Предназначение: Для оценки различий между двумя зависимыми выборками по уровню какого-либо признака. Является непараметрическим аналогом параметрического критерия t Стюдента для зависимых выборок. Т- Вилкокосона основан на ранжировании абсолютных разностей пар значений зависимых выборок. Далее подсчитывается сумма рангов отрицательных и положительных разностей.
Алгоритм расчета Т- В:
- Необходимо определить разность значений для каждого испытуемого в первом и во втором замере.
- Ранжировать абсолютные значения разностей (di).
- Выписать ранги положительных и отрицательных значений разностей.
- Посчитать суммы рангов отдельно для положительных и отрицательных разностей. За эмпирическое значение критерия Т-В принимается наименьшая сумма рангов , которая сравнивается с таблицей критических значений Т-В.
- Определяется P- уровень значимости: Тэмпирич. сравнивается с табличным значением для соответствующего объема выборки.
- Принимается статистическое решение и формулируется содержательный вывод. Например: а= 0,05 принимается статистическая гипотеза о различии двух условий по уровню выраженности изучаемого признака. Уровень выраженности для условия 2 статистически значимо выше , чем для условия 1 (P= 0.05).
Обработка на компьютере:
Исходные данные введены в таблицу в виде двух переменных : Var1- «условие1», var2-«условие2».
А) Выбираем «Анализ» затем непараметрические критерии ( Две зависимые выборки);
Б) В открывшемся окне диалога выделяем две переменные (соответствующие двум измерениям одного и того же признака) и переносим пару при помощи кнопки» стрелки» из левого окна в правое. Пар может быть несколько. Нажимаем ОК.
В) получаем результаты виде двух таблиц. В первой из которых содержатся ранговые статистики: средние ранги и суммы рангов для отрицательных и положительных сдвигов, а также количество одинаковых рангов. Во второй таблице содержатся результаты проверки гипотезы: эмпирическое значение критерия и p-уровень значимости.
