Apakah data ordinal atau interval diperlukan untuk uji peringkat bertanda Wilcoxon?

Setelah melihat beberapa sumber online, sepertinya saya tidak bisa mendapatkan jawaban langsung. Bisakah seseorang tolong klarifikasi untuk saya jika data ordinal cukup untuk digunakan untuk WSRT dan jika tidak, apakah tes tanda alternatif yang sesuai? Akhirnya, ini untuk proyek disertasi saya di universitas dan jadi jika ada referensi / literatur dapat dimasukkan dalam jawaban, itu akan sangat dihargai karena saya perlu membenarkan pilihan tes saya, dan sejauh ini hanya menemukan jawaban dari situs web (yang saya temukan). tidak dapat referensi!)

nonparametric assumptions wilcoxon-signed-rank

— Ay-Jay
sumber

ini adalah perbandingan data sebelum dan sesudah tes, menggunakan skala numerik 11 poin jika itu membantu

— Ay-Jay

maaf, mungkin bisa menjelaskan itu sedikit lebih baik! Saya membandingkan skor nyeri partisipan (yang diukur pada skala 0 hingga 10) sebelum dan sesudah perawatan untuk melihat apakah ada peningkatan / penurunan. Semoga ini membantu!

— Ay-Jay

Pertanyaan ini lebih menarik dari yang saya kira sebelumnya. Lihat di sini . Anda selalu dapat menggunakan hanya tes tanda , tetapi tes ini kurang kuat.

— RS

Terima kasih atas balasannya. Saya menyadari tes tanda kurang kuat, pertanyaan saya adalah sebagian besar untuk memastikan saya tidak salah tentang hal ini! Jika saya dapat meminta pendapat Anda, yang akan Anda sarankan dalam keadaan - wilcoxon yang lebih kuat, atau tes tanda, karena sudah pasti tepat, jika tidak sekuat? Dan bisakah Anda memikirkan sumber yang bisa saya gunakan untuk mendukung keputusan saya untuk makalah saya? Terima kasih banyak atas ini!

— Ay-Jay

Nah, Anda sebaiknya tidak menggunakan tes peringkat tanda. Saya akan mengatakan bahwa tes tanda akan sesuai. Saya belajar nonparametrik dari Lehman . Menggunakan tes peringkat masuk akal, karena Anda memiliki data sebelum dan sesudah perawatan. Satu hal yang perlu Anda perhitungkan adalah kelompok kontrol, karena waktu mungkin memainkan peran dalam tingkat rasa sakit.

— RS

Jawaban:

Anda tidak dapat menggunakan tes peringkat yang ditandatangani sebagai tes perbedaan berpasangan untuk data ordinal, karena Anda tidak dapat mengambil perbedaan data ordinal. Jika skala Anda dari A ke K, & satu pasien sebelum dan sesudah skor adalah F dan C, lalu apa yang F minus C sama dengan? ^†

Pertanyaannya benar-benar perlu tentang skala nyeri - apakah masuk akal untuk memperlakukannya sebagai skala interval, atau dapatkah Anda mengubahnya menjadi skala interval, sehingga beralih dari '8' ke '6' adalah pengurangan yang sama dengan pergi dari '4' hingga '2'? Hanya karena Anda menandainya dengan angka tidak berarti demikian, & jika tidak, Anda perlu menggunakan tes tanda (yang hanya membutuhkan penilaian bahwa '8' lebih dari '6', & '4' lebih dari '2') sebagai gantinya.

Literatur medis akan menjadi tempat untuk mulai mencari informasi lebih lanjut.

† Anda masih bisa menggunakan tes peringkat-bertanda jika Anda dapat memberi peringkat semua perbedaan: F minus C mungkin tidak memiliki nilai numerik tetapi Anda tahu itu lebih besar dari G minus D. Tetapi mungkin ada banyak yang harus dibandingkan & itu tidak sering sangat praktis.

— Scortchi - Reinstate Monica
sumber

Menurut halaman wikipedia di Wilcoxon menandatangani uji peringkat bertanda tangan , yang bisa mengambil data ordinal, itu masih bisa diterapkan pada pengukuran berpasangan seperti yang ada dalam kasus Anda. Saya juga menemukan contoh menggunakan tes ini di buku teks ini. Namun, dengan melihat lebih dekat, dalam kedua contoh, besarnya perbedaan diasumsikan dan diperlukan untuk menghitung statistik. Jadi Tidak jelas bagaimana, jika mungkin untuk mengurangi misalnya 'Setuju' dari 'Sangat Setuju' (kutipan @ Scortchi di bawah). Sebaliknya, tes tanda signtest tidak memiliki masalah ini.

— XX
sumber

Menawarkan hadiah akan menarik perhatian pada pertanyaan & mungkin membantu menyelesaikannya. Tetapi saya pikir jawaban saya tidak dapat dipahami - cobalah untuk melakukan tes peringkat bertanda pada data ordinal mengikuti salah satu referensi Anda & Anda akan segera melihat apa yang harus Anda kurangi artinya misalnya 'Setuju' dari 'Sangat Setuju' . Jika Anda memutuskan untuk mempertimbangkan level yang berdekatan sebagai berbeda dengan satu unit, Anda sekarang memiliki data interval - kebijaksanaan keputusan seperti itu adalah pertanyaan yang terpisah (lihat Apakah pernah masuk akal untuk memperlakukan data kategorikal sebagai kontinu? ).

— Scortchi