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मैन-व्हिटनी यू टेस्ट कैलकुलेटर
सामान्य वितरण की धारणा के बिना दो स्वतंत्र समूहों की तुलना करें — यू सांख्यिकी, पी-मान और पुनरुत्पादनीय आर कमांड का उपयोग करके। नीचे पूर्ण व्याख्या मार्गदर्शिका पढ़ें। आर 4.3.3 के विरुद्ध मान्य।
सरल शब्दों में
मैन -व्हिटनी यू परीक्षण (जिसे विलकॉक्सन रैंक-सम परीक्षण भी कहा जाता है) यह जानने का प्रयास करता है कि क्या एक समूह के मान दूसरे समूह के मानों से बड़े होते हैं, इसके लिए यह आवश्यक नहीं है कि डेटा सामान्य वितरण का पालन करे। कच्चे आंकड़ों का उपयोग करने के बजाय, यह सभी प्रेक्षणों को सबसे छोटे से सबसे बड़े क्रम में व्यवस्थित करता है और दोनों समूहों के रैंक योगों की तुलना करता है।
यह स्वतंत्र t-परीक्षण का गैर-पैरामीट्रिक समकक्ष है । इसका उपयोग तब करें जब आपका परिणाम क्रमिक हो, या जब कोई सतत परिणाम विषम हो, उसमें असामान्य मान हों, या वह किसी छोटे नमूने से आया हो जहाँ सामान्यता संदिग्ध हो। एक महत्वपूर्ण बात याद रखने योग्य है: यह परीक्षण संपूर्ण वितरणों की तुलना करता है, न कि विशेष रूप से माध्यिकाओं की, जब तक कि आप यह मानने को तैयार न हों कि दोनों वितरणों का आकार समान है।
मैन-व्हिटनी यू टेस्ट का उपयोग कब करें
इसका उपयोग दो स्वतंत्र समूहों की तुलना करने के लिए किया जाता है, चाहे परिणाम क्रमिक हो या स्पष्ट रूप से गैर-सामान्य हो। विशिष्ट मामलों में लिकर्ट-प्रकार के स्कोर, विषम बायोमार्कर, छोटे पायलट नमूने और कुछ चरम मानों से प्रभावित डेटा शामिल हैं, जहाँ माध्य एक अपर्याप्त सारांश होता है।
यदि आपका डेटा युग्मित है (एक ही विषय पर पहले और बाद की तुलना), तो विल्कोक्सन साइन्ड-रैंक टेस्ट का उपयोग करें ; तीन या अधिक समूहों के लिए, क्रुस्कल-वालिस एक्सटेंशन का उपयोग करें। एक महत्वपूर्ण बात: जब दो समूहों का फैलाव बहुत अलग होता है (हेटेरोस्केडेस्टिसिटी), तो परीक्षण स्थान से असंबंधित कारणों से शून्य परिकल्पना को अस्वीकार कर सकता है, इसलिए बताएं कि आप वास्तव में किसकी तुलना कर रहे हैं। क्या आपको यह सुनिश्चित नहीं है कि गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण की आवश्यकता है? हमारा इंटरैक्टिव टेस्ट सेलेक्टर आपकी मदद कर सकता है।
अपेक्षित: 2 कॉलम: समूह 1 के मान | समूह 2 के मान
यहां एक CSV फाइल डालें या चुनने के लिए क्लिक करें। आपके ब्राउज़र में पार्स किया जाएगा: कुछ भी अपलोड नहीं होगा।
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g1 <- c({g1}) g2 <- c({g2}) wilcox.test(g1, g2)उपयोगकर्ता पुस्तिका
इसका उपयोग कब करें: दो स्वतंत्र समूहों की गैर-पैरामीट्रिक तुलना तब करें जब सामान्यता संदिग्ध हो।
मान्यताएँ। स्वतंत्र अवलोकन; क्रमसूचक या सतत डेटा।
आम गलतियाँ। यह रैंक वितरण की तुलना करता है, माध्य की नहीं: परिणामों को वितरण में बदलाव के रूप में वर्णित करें।
कार्य उदाहरण
ऊपर दिए गए उदाहरण डेटा लोड करें पर क्लिक करें , फिर विश्लेषण चलाएँ पर क्लिक करके इस परीक्षण के लिए चित्र, सूत्र और व्याख्या सहित पूर्ण रूप से हल किया गया परिणाम देखें।
संदर्भ
- मैन एचबी, व्हिटनी डीआर। इस बात के परीक्षण पर कि क्या दो यादृच्छिक चर में से एक स्टोकेस्टिक रूप से बड़ा है। एन मैथ स्टैट। 1947;18:50-60।
काम किये गये उदाहरण
उदाहरण 1 — एक पक्षपातपूर्ण परिणाम
क्रम निर्धारण करने पर समूह 1 (12, 15, 11, 14, 13) और समूह 2 (18, 20, 17, 19, 22) स्पष्ट रूप से अलग हो जाते हैं: समूह 2 का प्रत्येक मान समूह 1 के प्रत्येक मान से अधिक है। यू सांख्यिकी अपने चरम पर है और पी-मान छोटा है, जो दर्शाता है कि समूह 2 के अंक अधिक होने की प्रवृत्ति है। यू मान, पी-मान और अंतरचतुर्थक श्रेणियों सहित समूह माध्यिकाओं की रिपोर्ट करें।
उदाहरण 2 — यहाँ रैंकिंग औसत से बेहतर क्यों है?
यदि किसी समूह में कोई अत्यधिक भिन्न मान हो, तो कच्चे मानों पर किए गए टी-परीक्षण को उस भिन्न मान की ओर निर्देशित किया जा सकता है। क्योंकि मैन-व्हिटनी परीक्षण में रैंक का उपयोग होता है, इसलिए वह एकल बिंदु केवल उच्चतम रैंक के रूप में गिना जाता है, न कि बढ़े हुए मान के रूप में, जिससे सामान्य अवलोकन की अधिक स्थिर तुलना प्राप्त होती है।
जाँच करने योग्य मान्यताएँ
स्वतंत्र समूह। दोनों नमूने एक दूसरे से असंबंधित होने चाहिए। युग्मित या दोहराए गए मापों के लिए विल्कोक्सन साइन्ड-रैंक परीक्षण का उपयोग किया जाता है।
क्रमसूचक या सतत परिणाम। परिणाम कम से कम क्रमसूचक होना चाहिए ताकि रैंकिंग सार्थक हो। विशुद्ध रूप से श्रेणीबद्ध डेटा के लिए ची-स्क्वायर या फिशर परीक्षण की आवश्यकता होती है।
माध्यिकाओं की व्याख्या करते समय समान आकृति पाई जाती है। परिणाम को माध्यिकाओं के अंतर के रूप में पढ़ने के लिए, दोनों वितरणों की आकृति और फैलाव समान होना चाहिए; अन्यथा यह माध्यिकाओं का नहीं, बल्कि यादृच्छिक प्रभुत्व का परीक्षण है।
साधारण गलती
यह दावा करते हुए कि यह हमेशा माध्यिकाओं की तुलना करता है
यह परीक्षण संपूर्ण रैंक वितरणों की तुलना करता है। यह माध्यिका तुलना के बराबर तभी होता है जब दोनों वितरणों का आकार समान हो। अपनी मान्यता स्पष्ट रूप से बताइए।
युग्मित डेटा पर इसका उपयोग करना
एक ही व्यक्ति पर किए गए पहले और बाद के मापों के लिए, विलकॉक्सन साइन्ड-रैंक टेस्ट सही है, न कि मैन-व्हिटनी टेस्ट।
असमान भिन्नताओं की अनदेखी करना
जब समूहों का फैलाव बहुत अलग-अलग होता है, तो महत्वपूर्ण परिणाम स्थान परिवर्तन के बजाय उस अंतर को दर्शा सकता है। फ्लिग्नर-पोलिसेलो या ब्रूनर-मुंजेल परीक्षण पर विचार करें।
आदत के चलते नॉन-पैरामीट्रिक का इस्तेमाल करना
यदि परिणाम सतत और लगभग सामान्य है, तो टी-परीक्षण अधिक प्रभावी होता है। गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण का चयन सोच-समझकर करें, न कि बिना सोचे-समझे।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या मैन-व्हिटनी यू परीक्षण और विलकॉक्सन रैंक-सम परीक्षण एक ही हैं?
जी हां। दो स्वतंत्र समूहों के लिए वे गणितीय रूप से समतुल्य हैं और समान पी-मान देते हैं; नाम अलग-अलग होते हुए भी समान सूत्रों को दर्शाते हैं।
मुझे टी-टेस्ट के बजाय इसका उपयोग कब करना चाहिए?
जब परिणाम क्रमिक हो, या सतत हो लेकिन विषम हो, जिसमें आउटलायर्स हों, या किसी छोटे नमूने से हो जहां सामान्यता संदिग्ध हो।
इसके साथ प्रभाव का आकार क्या होता है?
रैंक-बाइसेरियल सहसंबंध या श्रेष्ठता की संभावना संबंधी सांख्यिकी को माध्यिकाओं और अंतरचतुर्थक श्रेणियों के साथ रिपोर्ट करें।
क्या परिणाम SPSS, R और Stata से मेल खाता है?
जी हाँ। यह कैलकुलेटर मानक सॉफ़्टवेयर के समान ही रैंक-योग गणना का उपयोग करता है और सटीक R कमांड दिखाता है ताकि आप इसे दोहरा सकें।
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संदर्भ
- क्रोएगर सीएम, एजिमा के, हन्नोन बीए, एट अल। पोषण और मोटापे से संबंधित अनुसंधान में विषमता की उपस्थिति में पारंपरिक गैर-पैरामीट्रिक परीक्षणों की वैधता को लेकर लगातार भ्रम बना हुआ है। एम जे क्लिन नुट्र. 2021;113(3):501–508. PMID 33515017.
- डेक्सटर एफ. विलकॉक्सन-मैन-व्हिटनी परीक्षण का उपयोग उन डेटा के लिए किया जाता है जो सामान्य रूप से वितरित नहीं होते हैं। एनेस्थ एनाल्ज. 2013;117(3):537–538. PMID 23966647.
- मैन एचबी, व्हिटनी डीआर। इस बात के परीक्षण पर कि क्या दो यादृच्छिक चरों में से एक दूसरे की तुलना में स्टोकेस्टिक रूप से बड़ा है। एन मैथ स्टेट. 1947;18(1):50–60.
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