Бесплатные калькуляторы

Примеры запросов: процентыипотекаплощадь✓ 7 074 работающих калькулятора

СТАТИСТИКА · ОНЛАЙН

Манн — Уитни с корректировкой совпадающих рангов

Ранговое сравнение двух независимых выборок с повторяющимися значениями. Поправка на совпавшие ранги существенна для шкал оценок, в которых одно число часто повторяется. Для небольших выборок p основано на нормальном приближении, не на точных перестановках. Укажите исходные данные, изучите связанные числовые показатели и сравните альтернативные значения параметров в пределах допустимого диапазона.

✓ Бесплатно⌁ С пояснением✦ Без регистрации
📊
КАЛЬКУЛЯТОР

Введите данные

Укажите значения через пробел, для разрешённых пропусков NA. До 400 элементов.
Укажите значения через пробел, для разрешённых пропусков NA. До 400 элементов.
Введите число в допустимых пределах; поле участвует в вычислениях.
✓ Исходные значения передаются серверу только для выполнения расчёта. Регистрация не нужна.
ВАШ РЕЗУЛЬТАТ✓ Вычислено

Манна — Уитни с совпадающими рангами

U для первой группы16
U для второй группы33
z с поправкой непрерывности-1,027866
Приближённое двустороннее p0,304013
Значимо при заданном α0

«Копировать картинку» помещает изображение результата в буфер обмена без сохранения файла — его можно сразу вставить в мессенджер или документ. Картинка и PDF содержат ссылку на calc-calc.ru.

Поправки учитывают повторяющиеся ранги и непрерывность нормального приближения.

Был ли калькулятор полезен?Одно касание — и мы поймём, какие инструменты улучшать.
ПОДРОБНЫЙ РАЗБОР · ФОРМУЛЫ И ПРИМЕРЫ

Манн — Уитни с корректировкой совпадающих рангов: параметры, формула и разбор результата

Манн — Уитни с корректировкой совпадающих рангов помогает решать прикладную задачу: ранговое сравнение двух независимых выборок с повторяющимися значениями. Поправка на совпавшие ранги существенна для шкал оценок, в которых одно число часто повторяется. Здесь пользователь задаёт исходные данные самостоятельно и может оценить, как отдельные измерения меняют числовой вывод. При анализе нескольких сценариев сохраняйте одинаковые правила подготовки данных.

За основу взято соотношение: U=R₁−n₁(n₁+1)/2; Var(U) учитывает ранговые совпадения. Ранговые и точные критерии пригодятся там, где обычная нормальная модель слишком чувствительна к форме данных. Для воспроизводимого ответа сначала проверьте значения «Первая группа» и «Вторая группа», затем остальные входные величины. В результате отображается несколько характеристик, чтобы не судить о сложном явлении по одному числу.

Какой вопрос решает этот расчёт

Ранговое сравнение двух независимых выборок с повторяющимися значениями. Поправка на совпавшие ранги существенна для шкал оценок, в которых одно число часто повторяется. Важное отличие этого калькулятора — возможность менять исходные величины, не пересчитывая формулы вручную. При таком сравнении видно, какие допущения действительно определяют численный результат и где возникает чувствительность оценки.

Ранговые и точные критерии пригодятся там, где обычная нормальная модель слишком чувствительна к форме данных. Например, исходные сведения «Первая группа» вводятся как последовательность значений, а поле «Уровень значимости» задаёт ещё одну часть модели. Смешивать данные разных объектов и несогласованных периодов нельзя: это меняет смысл искомой величины.

Полезно сравнить основной расчёт с альтернативным значением «Уровень значимости». Если вывод меняется, выясните, отражает ли разница свойства исходных данных или особенности выбранного метода. При работе с настоящей выборкой стоит сохранять условия сбора наблюдений. Для этого метода особенно важен параметр «Уровень значимости»: его значение следует проверять вместе с другими условиями, заданными в калькуляторе «Манн — Уитни с корректировкой совпадающих рангов».

Как связаны параметры и полученные показатели

Основная формула: U=R₁−n₁(n₁+1)/2; Var(U) учитывает ранговые совпадения. В неё входят величины из пользовательской формы, поэтому поле «Первая группа» нельзя считать декоративным. Взаимосвязи могут быть нелинейными: одинаковый абсолютный прирост разных параметров не всегда даёт одинаковое изменение результата.

В стандартном примере первый итог «U для первой группы» равен 16, а показатель «U для второй группы» — 33. Эти величины нужно читать вместе, поскольку одна отражает центральный результат, а другая характеризует сопутствующее свойство модели или проверку её применимости.

Последний параметр формы, «Уровень значимости», первоначально задан значением 0.05. Чтобы проверить расчёт, замените его на другой допустимый вариант, не изменяя остальные поля. Это покажет вклад выбранного условия и поможет отличить устойчивую оценку от чувствительной. Для этого метода особенно важен параметр «Первая группа»: его значение следует проверять вместе с другими условиями, заданными в калькуляторе «Манн — Уитни с корректировкой совпадающих рангов».

Пример использования и сравнение исходных данных

Для начала используйте готовые значения в форме: «Первая группа» — 3 5 5 7 9 10 12. Если в поле указан список, порядок и число элементов должны соответствовать смыслу измерений. При выборе новых данных проверяйте, что все числа относятся к одной задаче, а единицы измерения сопоставимы.

После вычисления обратите внимание на «U для первой группы» и «U для второй группы». Эти показатели дают отправную точку для сравнения, но не являются универсальной нормой. Решение о приемлемости результата зависит от задачи, цены ошибки и того, как собирались наблюдения.

Один практический приём — изменить только «Уровень значимости» и записать обе версии ответа. Затем отдельно пересмотрите «Вторая группа», оставив прочие числа прежними. Такое последовательное сравнение выявляет влияние параметров лучше, чем одновременная произвольная замена всех значений.

Ограничения статистического вывода

У метода есть принципиальное условие: для небольших выборок p основано на нормальном приближении, не на точных перестановках. Следует различать точные расчёты и приближения, особенно при небольшом количестве наблюдений и совпадающих рангах. Если это условие нарушено, точное вычисление формулы не сделает итог достоверным, поэтому сначала разберитесь в природе исходных данных.

Следует различать точные расчёты и приближения, особенно при небольшом количестве наблюдений и совпадающих рангах. Также внимательно отнеситесь к редким наблюдениям, нестандартным значениям и границам диапазонов ввода. Ошибка округления, неверно прочитанная единица или число, записанное не в то поле, способны изменить вывод сильнее, чем выбранный метод. Для этого метода особенно важен параметр «Вторая группа»: его значение следует проверять вместе с другими условиями, заданными в калькуляторе «Манн — Уитни с корректировкой совпадающих рангов».

Результаты «манн — уитни с корректировкой совпадающих рангов» следует использовать как количественную опору, а не как безусловное заключение о причинах. По возможности подтвердите вывод независимой выборкой, альтернативным методом или предметной проверкой исходных измерений. При важных решениях учитывайте и неопределённость результата.

Формула расчёта

ОСНОВНАЯ ФОРМУЛА

U=R₁−n₁(n₁+1)/2; Var(U) учитывает ранговые совпадения

Проверенные примеры

Контрольный расчёт

Исходные данные: Первая группа = 3 5 5 7 9 10 12, Вторая группа = 4 5 8 11 11 13 14, Уровень значимости = 0.05

U для первой группы: 16; U для второй группы: 33; z с поправкой непрерывности: -1.02787

Изменённые данные

Исходные данные: Первая группа = 3 5 5 7 9 10 12, Вторая группа = 4 5 8 11 11 13 14, Уровень значимости = 0.2

U для первой группы: 16; U для второй группы: 33; z с поправкой непрерывности: -1.02787

Дополнительный сценарий

Исходные данные: Первая группа = 2 5 5 7 9 10 12, Вторая группа = 4 5 8 11 11 13 14, Уровень значимости = 0.05

U для первой группы: 16; U для второй группы: 33; z с поправкой непрерывности: -1.02787

Как пользоваться онлайн-калькулятором

  1. Вводите списки значений в том же порядке, в котором происходили измерения; сопоставляемые списки должны иметь равную длину.
  2. Заполните числовые поля и выберите математическую модель, если форма допускает несколько вариантов.
  3. Проверьте полученные показатели вместе с допущениями и граничными условиями метода.
ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ

Частые вопросы

Как трактовать результат?

Ранговое сравнение двух независимых выборок с повторяющимися значениями.

Какие предположения важны?

Для небольших выборок p основано на нормальном приближении, не на точных перестановках.

Похожие калькуляторы

📊СТАТИСТИКА

ANOVA с заранее заданным линейным контрастом

ANOVA с заранее заданным линейным контрастом: Общий дисперсионный анализ трёх групп и проверка заранее заданного контраста между средними. Заранее выбранный контраст отвечает на конкретный вопрос о трёх группах; он не совпадает с общим вопросом дисперсионного анализа об одинаковости всех средних.

ПОДЕЛИТЬСЯ ИНСТРУМЕНТОМ

Встроить на свой сайт

Вставьте этот код в HTML-блок на своём сайте. Посетители смогут пользоваться калькулятором без перехода.

Прямая ссылка: https://calc-calc.ru/embed/calc_779045/

Предварительный просмотр