Wilcoxon-Mann-Whitney

O que o bloco faz

models/wilcoxon Compara localização de dois grupos independentes por postos. A saída é data/test.

Antes de continuar

Termos que esta página usa, em poucas palavras. As definições completas estão no glossário.

Hipótese nula

A afirmação que o teste põe à prova, em geral a de que não há efeito ou diferença (médias iguais, ausência de tendência). O teste mede o quanto os dados são incompatíveis com ela; não rejeitá-la não prova que ela é verdadeira.

p-valor

A probabilidade de obter um resultado tão extremo quanto o observado, ou mais, se a hipótese nula fosse verdadeira. p-valor pequeno indica dados pouco compatíveis com a hipótese nula; ele não é a probabilidade de a hipótese nula ser verdadeira nem mede o tamanho do efeito.

Teste não paramétrico

Um teste que não supõe uma distribuição específica (como a normal) para os dados; muitos trabalham com a ordem (os postos) das observações. É útil quando os pressupostos de um teste paramétrico falham, em geral com algum custo de poder quando eles valem.

Normalidade

Pressuposto de que os erros do modelo seguem a distribuição normal (em forma de sino). Em modelos lineares ele se confere nos resíduos, não nos dados brutos; desvios leves pesam pouco em amostras grandes.

Independência

Pressuposto de que o erro de uma observação não informa sobre o de outra. Falha com medidas repetidas no mesmo indivíduo, unidades vizinhas ou dados no tempo, e a sua violação pode distorcer bastante os p-valores e os intervalos.

Quando usar

Use para comparar dois grupos independentes com escala ordenável quando o teste t não representa bem a pergunta.

Pressupostos

• As observações, dentro e entre os dois grupos, são independentes entre si.

  Se falhar: Não há teste no trama para isso: é o delineamento (sorteio, uma medida por unidade) que garante. Medidas repetidas na mesma unidade pedem models/paired_t ou models/lmer.

• A resposta é contínua (ou ao menos ordinal com poucos empates); com empates o p-valor é o da aproximação normal, e a nota avisa.

• Para ler o efeito como deslocamento de locação (Hodges-Lehmann), as duas distribuições têm a mesma forma; sem isso o teste compara P(X > Y), não medianas.

  Verificar:BoxplotDensidade

Configuração

Informe resposta, grupo de dois níveis e alternativa.

Exemplo

library(trama)

reg <- tr_registry()
tr_use("trama.models", registry = reg)

tr_flow(reg) |>
  tr_add("dados", "models/example", dataset = "ToothGrowth") |>
  tr_add("resultado", "models/wilcoxon", resposta = "len", grupo = "supp", from = "dados")

Com ToothGrowth, o teste compara por postos os comprimentos len dos suplementos OJ e VC, retornando W e p-valor.

Como interpretar

A hipótese nula compara distribuições. Interpretação como diferença de medianas requer formas semelhantes.