¿Qué prueba se utiliza para comparar las diferencias significativas entre dos conjuntos de datos?

Si los resultados de la prueba de chi-cuadrado de tablas cruzadas son significativos, es necesario estudiar qué diferencias (proporciones o proporciones de constituyentes) entre grupos son estadísticamente significativas y luego se puede utilizar el método de segmentación para comparar. En el curso en video, presenté el proceso de selección manual de casos y división de la muestra completa en múltiples comparaciones por pares, lo cual es engorroso y propenso a errores. Hoy compartiré una potente opción de parámetro de SPSS: tabla cruzada → prueba Z: comparación de proporciones. Tomando prestados datos de casos de una empresa de análisis de supervivencia, me gustaría realizar una encuesta entre docentes en diferentes pueblos, condados y ciudades y preguntar: "¿Está de acuerdo con el sistema de selección bidireccional para la contratación de docentes?" opiniones sobre este tema?

Los principales métodos para analizar dos muestras relacionadas son: prueba de Wilcoxon, prueba de signos, prueba de McNemar y prueba de homogeneidad marginal.

Prueba de signos

La prueba de signos de datos pareados determina si las dos distribuciones poblacionales son iguales analizando el número de signos positivos y negativos de la diferencia entre cada par de datos de la dos muestras, independientemente del tamaño real de la diferencia. No tiene requisitos estrictos sobre si la muestra proviene de una población normal y, a menudo, se utiliza para probar la coherencia de dos valores promedio.

Por lo general, la diferencia entre datos emparejados es " " cuando el valor es positivo y "-" cuando el valor es negativo. Si la diferencia es " " y el número de signos "-" es aproximadamente igual, se puede considerar que no existe una diferencia significativa en la distribución de los dos conjuntos de datos y la probabilidad de que aparezcan los signos " " o "-" es 0,5. Si el número de apariciones de " " y "-" en la diferencia de datos emparejados es muy diferente, se puede inferir que el nivel medio o la distribución general de los dos conjuntos de datos es diferente en un cierto nivel de significancia α.

Prueba de rangos con signos de Wilcoxon

Es una mejora del método de prueba de signos en estadística no paramétrica. No solo utiliza las diferencias positivas y negativas entre el valor observado y la posición central. de la hipótesis nula y utiliza la información de diferencia. Aunque es un método no paramétrico simple, incorpora la idea básica de rango.

Después de ordenar las diferencias por orden de magnitud y codificar el número de secuencia natural (rango), si la suma de rangos del signo positivo (denotado como T ) es el mismo que el rango del signo negativo,