Wilcoxon 서명 된 순위 테스트 (Wilcoxon 서명 된 순위 합계 테스트라고도 함)는 비 파라 메트릭 테스트입니다. «비파라메트릭»이라는 단어가 통계에 사용된다는 것은 인구에 대해 아무것도 모른다는 것을 의미하지는 않습니다. 일반적으로 채우기 데이터에 정규 분포가 없다는 것을 알고 있음을 의미합니다. Wilcoxon 서명된 순위 테스트는 데이터 쌍 간의 차이점이 일반적으로 분산되지 않는 경우 사용해야 합니다. 예제에서 설명한 것처럼 그룹 간의 차이가 0이면 관측값은 삭제됩니다. 이는 샘플이 개별 분포에서 가져온 경우 특히 중요합니다. 이러한 시나리오에서 Pratt 1959에 의한 Wilcoxon 테스트에 대한 수정은 제로 차이를 통합하는 대안을 제공합니다. [4] [5] 이 수정은 서수 눈금의 데이터에 대해 더 강력합니다. [5] 향상된 Wilcoxon 서명 순위 테스트 가이드에서 SPSS 통계에서 데이터를 올바르게 입력하여 Wilcoxon 서명 순위 테스트를 실행하는 방법을 보여 드립니다. 향상된 데이터 설정 콘텐츠는 여기에서 확인할 수 있습니다. 또는 여기에서 사용할 수 있는 SPSS Statistics에 데이터를 입력하는 방법을 보여 줄 일반 «빠른 시작» 가이드가 있습니다. 향상된 Wilcoxon 서명 순위 테스트 가이드에서는 데이터 집합에서 누락된 값을 처리하는 방법(예: 참가자가 사전 테스트를 완료했지만 테스트 후 까지 설정하지 못한 경우)을 처리하는 방법에 대해서도 설명합니다.

다음 섹션에서는 SPSS 통계를 사용하여 Wilcoxon 서명 순위 테스트 절차를 안내합니다. Wilcoxon 서명 순위 테스트는 두 개의 관련 샘플, 일치하는 샘플 또는 단일 샘플에서 반복된 측정을 비교하여 모집단 평균 순위가 다른지 여부를 평가하는 데 사용되는 비파라메트릭 통계 적 가설 테스트입니다(즉, 쌍이 다른 차이입니다) 테스트)를 참조하십시오. 모집단이 일반적으로 분산될 수 없다고 가정할 수 없는 경우 쌍을 이루는 학생의 t 검정(일치하는 쌍에 대한 t 검정 또는 «종속 샘플에 대한 t 검정»이라고도 함)의 대안으로 사용할 수 있습니다. [1] Wilcoxon 서명 순위 테스트는 동일한 분포를 갖는 모집단에서 두 개의 종속 샘플이 선택되었는지 여부를 결정하는 데 사용할 수 있는 비모수 성 테스트입니다. Wilcoxon 서명 순위 테스트는 종속 t 테스트와 동등한 비수분검사입니다. Wilcoxon 서명 순위 테스트는 데이터에서 정상성을 가정하지 않으므로 이 가정을 위반하고 종속 t 검정을 사용하는 것이 부적절할 때 사용할 수 있습니다. 동일한 참가자로부터 온 두 세트의 점수를 비교하는 데 사용됩니다. 이것은 우리가 한 시점에서 다른 점수의 변화를 조사하고자하는 경우, 또는 개인이 하나 이상의 조건에 복종 할 때 발생할 수 있습니다. Wilcoxon 서명 된 순위 테스트는 종속 샘플 t 테스트의 비 파라메트릭입니다. 종속 샘플 t-검정은 두 반복 측정값의 평균 차이가 0인 경우 분석하므로 메트릭(간격 또는 비율)과 일반적으로 분산된 데이터가 필요합니다. Wilcoxon 서명 테스트는 순위 또는 서수 데이터를 사용합니다. 따라서, 의존성 샘플 t-검정에 대한 일반적인 대안은 가정이 충족되지 않을 때이다.

두 가지 명목 변수가 있습니다: 연중 시간(8월 또는 11월) 및 포플러 클론(컬럼비아 강, 프리치 파울리 등), 측정 변수(목재 그램당 알루미늄 마이크로그램) 차이점은 다소 왜곡되어 있습니다. Wolterson 클론, 특히, 다른 클론보다 훨씬 더 큰 차이가 있다. 안전을 위해 저자는 Wilcoxon 서명 순위 테스트를 사용하여 데이터를 분석했으며 예제로 사용합니다. Wilcoxon 서명 순위 시험은 4 주, 2 회 주간 침술 치료 과정이 기존의 요통을 가진 개인의 요통에 통계적으로 유의한 변화를 유도하지 않았다는 것을 보여주었다 (Z = -1.807, p = 0.071).