So führen sie einen wilcoxon-signed-rank-test in spss durch

Der Wilcoxon-Signed-Rank-Test ist die nichtparametrische Version des t-Tests für gepaarte Stichproben . Es wird verwendet, um zu testen, ob ein signifikanter Unterschied zwischen den Mittelwerten zweier Grundgesamtheiten besteht, wenn die Verteilung der Unterschiede zwischen den beiden Stichproben nicht als normal angesehen werden kann.

In diesem Tutorial wird erläutert, wie Sie in SPSS einen Wilcoxon-Signed-Rank-Test durchführen.

So führen Sie einen Wilcoxon-Signed-Rank-Test in SPSS durch

Forscher möchten wissen, ob eine neue Kraftstoffaufbereitung zu einer Änderung des durchschnittlichen Kraftstoffverbrauchs eines bestimmten Autos führt. Um dies zu testen, führen sie ein Experiment durch, bei dem sie den mpg von 12 Autos mit und ohne Kraftstoffaufbereitung messen.

Der folgende Screenshot zeigt die mpg für jedes Auto mit (mpg1) und ohne (mpg2) Kraftstoffaufbereitung:

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um einen vorzeichenbehafteten Wilcoxon-Rangtest durchzuführen und festzustellen, ob zwischen den beiden Gruppen ein Unterschied im durchschnittlichen MPG besteht.

Schritt 1: Wählen Sie die Option „2 zugehörige Beispiele“.

Klicken Sie auf die Registerkarte „Analysieren“ , dann auf „Nichtparametrische Tests“ , dann auf „Legacy Dialogs“ und dann auf zwei zugehörige Proben :

Schritt 2: Geben Sie die erforderlichen Werte ein, um den Test durchzuführen.

Ziehen Sie mpg1 in das Feld unter Variable1 und mpg2 in das Feld unter Variable2. Stellen Sie sicher, dass das Kontrollkästchen neben Wilcoxon aktiviert ist. Klicken Sie dann auf OK .

Schritt 3: Interpretieren Sie die Ergebnisse.

Sobald Sie auf „OK“ klicken, werden die Ergebnisse des von Wilcoxon signierten Rangtests angezeigt:

Die erste Tabelle zeigt die Summe der positiven und negativen Bewertungen des Tests. Schauen Sie sich dieses Tutorial an, wenn Sie wissen möchten, wie diese Rankings berechnet werden.

Die zweite Tabelle zeigt die Teststatistik und den entsprechenden zweiseitigen p-Wert, den wir sehen können:

• Z-Teststatistik: -2,013
• Zweiseitiger p-Wert: 0,044

Da der p-Wert kleiner als 0,05 ist, können wir die Nullhypothese ablehnen. Wir haben genügend Beweise, um zu dem Schluss zu kommen, dass die Kraftstoffaufbereitung einen statistisch signifikanten Einfluss auf den MPG-Wert eines Autos hatte.

Schritt 4: Melden Sie die Ergebnisse.

Abschließend möchten wir über die Ergebnisse des von Wilcoxon signierten Rangtests berichten. Hier ist ein Beispiel dafür:

Ein von Wilcoxon signierter Rangtest wurde durchgeführt, um festzustellen, ob es einen statistisch signifikanten Unterschied im durchschnittlichen MPG vor und nach der Kraftstoffaufbereitung eines Autos gab. Insgesamt wurden 12 Autos für die Analyse verwendet.

Der Test ergab, dass es einen statistisch signifikanten Unterschied im durchschnittlichen MPG zwischen den beiden Gruppen gab (z = -2,013, p = 0,044).

Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Kraftstoffaufbereitung einen erheblichen Einfluss auf den Kraftstoffverbrauch eines Autos hatte.