wilcoxon检验是【中值】还是【均值】的问题。

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

大家好!

最近我在看一个文献，其中在一个表格中列举了不同样本的均值（文献中用的是average），并且对均值之间的差异使用了【wilcoxon】检验。

但是我在使用matlab的ranksum函数时，发现其帮助文档中的表述为：Wilcoxon rank sum test for equal 【medians】，这里表述用的是【中值】，而非【均值，mean】。

我想请教一下，这样的话，使用ranksum的检验结果来判断【均值差异是否显著】是否合理？

或者有什么其他的非参数检验方法。

望高人不惜赐教，谢谢！

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏2 回帖

关键词：wilcoxon wilcox Cox ranksum average average matlab 样本

should be median since the focus is ranking. The reference is not accurate to use average but still can be interpreted as majority of overall performance.

blueleaf2 发表于 2012-10-18 19:57
should be median since the focus is ranking. The reference is not accurate to use average but still  ...

那如果写论文，在表格中列举【中值】而非【均值】，再将检验结果report，这样是不是更加合理一些？

it depends on the distribution. median is more robust than mean since it does not be influenced by outliers significantly especially when the sample size is small.

Recommend you to read SAS help document regarding the procedure first. Do not run it blindly. null hypothesis should be identify first before any statistical testing.

路过

blueleaf2 发表于 2012-10-20 11:12
it depends on the distribution. median is more robust than mean since it does not be influenced by o ...

谢谢，blueleaf2
1、我在网络上查找了一下，一种比较清晰的界定方法是通过判断skewness的值，[-1,1]之间，可以使用mean；而如果在此范围之外（说明分布的偏离程度比较大）则使用median更加能够反应数据的分布；

2、我同时也查询了一下wilcoxon秩和检验(wikipedian)，通过其中的描述，其计算过程有一个过程是说：将【观测值 - median】。【我在想，如果我使用mean代替median，是否就是对mean的显著性差异的非参数检验了？】

matlab的说明文档对ranksum的说明是对【median】进行检验，如此实现的方式是统计上必须如此？还是说在统计中使用median似乎更加稳健一些（robust）？(我对比了matlab和spss中独立样本非参数检验的结果，应该是一致的，推测其实现也是一致的）

我刚刚开始接触统计的相关知识，现在还在摸索之中，有以上一些疑问，还请解惑。

再次表示感谢！

it depends on your null hypothesis.

it may be helpful if you understand further of the underlying distribution of the population.

nonparametric testing is more robust without any assumption on the parameters.

the following paper is helpful, you can download it for free.
http://www.math.wpi.edu/saspdf/stat/chap47.pdf