Escolher testes (Testes não paramétricos de amostras independentes)

Essas configurações especificam os testes a serem executados nos campos especificados na guia Campos.

Escolher automaticamente os testes com base nos dados. Essa configuração aplica-se ao teste U de Mann-Whitney para dados com 2 grupos ou ao ANOVA de 1 via de Kruskal-Wallis para dados com grupos k .

Customizar testes. Essa configuração permite que você escolha testes específicos a serem executados.

• Comparar Distribuições ao longo de Grupos. Isso produz testes de amostras independentes de se as amostras são da mesma população.

  Mann-Whitney U (2 amostras) usa o ranqueamento de cada caso para testar se os grupos são desenhados a partir da mesma população. O primeiro valor em ordem crescente do campo de agrupamento define o primeiro grupo e o segundo define o segundo grupo. Se o campo de agrupamento tiver mais de dois valores, esse teste não será produzido.

  Kolmogorov-Smirnov (2 amostras) é sensível a qualquer diferença em mediana, dispersão, assimetria e assim por diante, entre as duas distribuições. Se o campo de agrupamento tiver mais de dois valores, esse teste não será produzido.

  Sequência de teste para aleatoriedade (Wald-Wolfowitz para 2 amostras) produz um teste de execuções com associação ao grupo como o critério. Se o campo de agrupamento tiver mais de dois valores, esse teste não será produzido.

  ANOVA de 1 via de Kruskal-Wallis (amostras k) é uma extensão do teste U de Mann-Whitney e o analógico não paramétrico de análise de variância para um fator. É possível opcionalmente solicitar várias comparações das amostras k, todas as várias comparações entre pares ou comparações de redução de Stepwise.

  Teste para alternativas ordenadas (Jonckheere-Terpstra para amostras k) é uma alternativa mais eficaz para Kruskal-Wallis quando as amostras k têm uma ordem natural. Por exemplo, as populações k podem representar k aumentando as temperaturas. A hipótese de que as temperaturas diferentes produzem a mesma distribuição de resposta é testada em relação à alternativa que, conforme a temperatura auenta, a magnitude da resposta aumenta também. Aqui, a hipótese alternativa é ordenada; portanto, Jonckheere-Terpstra é o teste mais apropriado para uso. Menor para maior especifica a hipótese alternativa de que o parâmetro de localização do primeiro grupo é menor que ou igual ao segundo, que é menor que ou igual ao terceiro, e assim por diante. Maior para menor especifica a hipótese alternativa de que o parâmetro de localização do primeiro grupo é maior que ou igual ao segundo, que é maior que ou igual ao terceiro, e assim por diante. Para ambas as opções, a hipótese alternativa também assume que as localizações não são iguais. É possível opcionalmente solicitar várias comparações das amostras k, todas as várias comparações entre pares ou comparações de redução de Stepwise.

• Comparar Intervalos ao longo de Grupos. Isso produz testes de amostras independentes de se as amostras têm o mesmo intervalo. Reação extrema de Moisés (2 amostras) testa um grupo de controle versus um grupo de comparação. O primeiro valor em ordem crescente do campo de agrupamento define o grupo de controle e o segundo define o grupo de comparação. Se o campo de agrupamento tiver mais de dois valores, esse teste não será produzido.
• Comparar Medianas ao longo de Grupos. Isso produz testes de amostras independentes de se as amostras têm a mesma mediana. Teste de mediana (amostras k) podem usar a mediana de amostra agrupada (calculada ao longo de todos os registros no conjunto de dados) ou um valor customizado como a mediana hipotética. É possível opcionalmente solicitar várias comparações das amostras k, todas as várias comparações entre pares ou comparações de redução de Stepwise.
• Estimar Intervalos de Confiança ao longo de Grupos. A estimativa de Hodges-Lehman (2 amostras) produz uma estimativa de amostras independentes e intervalo de confiança para a diferença nas medianas de dois grupos. Se o campo de agrupamento tiver mais de dois valores, esse teste não será produzido.

Para Obter Testes Não Paramétricos de Amostras Independentes