Какой вопрос решает этот расчёт
Проверка изменений в парных измерениях со специальной обработкой нулевых различий. Метод Прэтта оставляет нулевые разности при ранжировании модулей, но исключает их из суммы положительных знаковых рангов. 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 «До вмешательства» вводятся как последовательность значений, а поле «Порог 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 «Порог 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.
Как связаны параметры и полученные показатели
Основная формула: Ранги по |dᵢ| включая нули; Var(W⁺) поправляется на совпадения. В неё входят величины из пользовательской формы, поэтому поле «До вмешательства» нельзя считать декоративным. Взаимосвязи могут быть нелинейными: одинаковый абсолютный прирост разных параметров не всегда даёт одинаковое изменение результата.
В стандартном примере первый итог «Положительная сумма рангов» равен 54.5, а показатель «Ожидаемая сумма рангов» — 30. Эти величины нужно читать вместе, поскольку одна отражает центральный результат, а другая характеризует сопутствующее свойство модели или проверку её применимости.
Последний параметр формы, «Порог 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.
Пример использования и сравнение исходных данных
Для начала используйте готовые значения в форме: «До вмешательства» — 3 4 4 7 8 9 10 11 12 12 14. 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 «Положительная сумма рангов» и «Ожидаемая сумма рангов». 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 «Порог значимости» и записать обе версии ответа. Затем отдельно пересмотрите «После вмешательства», 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: при небольших выборках p рассчитано нормальным приближением; в других версиях критерия обработка нулей отличается. 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. Особенность выбранного метода: проверка изменений в парных измерениях со специальной обработкой нулевых различий.
Результаты «критерий уилкоксона с нулевыми различиями по прэтту» 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
Ранги по |dᵢ| включая нули; Var(W⁺) поправляется на совпадения
Проверенные примеры
Исходные данные: До вмешательства = 3 4 4 7 8 9 10 11 12 12 14, После вмешательства = 4 4 5 7 10 8 12 11 15 14 15, Порог значимости = 0.05
Положительная сумма рангов: 54.5; Ожидаемая сумма рангов: 30; Нормированная статистика z: 2.17957
Исходные данные: До вмешательства = 3.7 4 4 7 8 9 10 11 12 12 14, После вмешательства = 4 4 5 7 10 8 12 11 15 14 15, Порог значимости = 0.05
Положительная сумма рангов: 54; Ожидаемая сумма рангов: 30; Нормированная статистика z: 2.12759
Исходные данные: До вмешательства = 3 4 4 7 8 9 10 11 12 12 14, После вмешательства = 3.3 4 5 7 10 8 12 11 15 14 15, Порог значимости = 0.05
Положительная сумма рангов: 54; Ожидаемая сумма рангов: 30; Нормированная статистика z: 2.12759
Как пользоваться онлайн-калькулятором
- Задайте исходные числа. Списки разделяйте пробелами или точками с запятой.
- Укажите необходимые настройки анализа и убедитесь, что выполняются ограничения метода.
- Сравните полученные показатели и оцените, применимы ли предпосылки метода к вашим данным.