Бесплатные калькуляторы

Примеры запросов: процентыипотекаплощадь✓ 7 074 работающих калькулятора

СТАТИСТИКА · ОНЛАЙН

Критерий Уилкоксона с нулевыми различиями по Прэтту

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. При небольших выборках p рассчитано нормальным приближением; в других версиях критерия обработка нулей отличается. Укажите исходные данные, изучите связанные числовые показатели и сравните альтернативные значения параметров в пределах допустимого диапазона.

✓ Бесплатно⌁ С пояснением✦ Без регистрации
📊
КАЛЬКУЛЯТОР

Введите данные

Список чисел через пробел; где допустимо, пропуск обозначается NA.
Список чисел через пробел; где допустимо, пропуск обозначается NA.
Число используется в расчёте; соблюдайте указанный диапазон.
✓ Исходные значения передаются серверу только для выполнения расчёта. Регистрация не нужна.
ВАШ РЕЗУЛЬТАТ✓ Вычислено

Парный ранговый тест Прэтта

Положительная сумма рангов54,5
Ожидаемая сумма рангов30
Нормированная статистика z2,179568
Двустороннее p-значение0,029289
Ненулевых разностей8
Вывод значимости1
Заданный уровень значимости0,05

«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.

Нули участвуют в присвоении рангов, но не входят в сумму знаковых рангов.

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

Критерий Уилкоксона с нулевыми различиями по Прэтту: параметры, формула и разбор результата

Критерий Уилкоксона с нулевыми различиями по Прэтту помогает решать прикладную задачу: 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. 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: Ранги по |dᵢ| включая нули; Var(W⁺) поправляется на совпадения. Ранговые и точные критерии пригодятся там, где обычная нормальная модель слишком чувствительна к форме данных. Для воспроизводимого ответа сначала проверьте значения «До вмешательства» и «После вмешательства», затем остальные входные величины. В результате отображается несколько характеристик, чтобы не судить о сложном явлении по одному числу.

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

ОСНОВНАЯ ФОРМУЛА

Ранги по |dᵢ| включая нули; Var(W⁺) поправляется на совпадения

Проверенные примеры

Основной расчёт

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

Изменён первый параметр

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

Изменён второй параметр

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

  1. Задайте исходные числа. Списки разделяйте пробелами или точками с запятой.
  2. Укажите необходимые настройки анализа и убедитесь, что выполняются ограничения метода.
  3. Сравните полученные показатели и оцените, применимы ли предпосылки метода к вашим данным.
ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ

Частые вопросы

Каков результат?

Проверка изменений в парных измерениях со специальной обработкой нулевых различий.

Когда расчёт нельзя применять без проверки?

При небольших выборках p рассчитано нормальным приближением; в других версиях критерия обработка нулей отличается.

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_780076/

Предварительный просмотр