Teste de Mann-Whitney
Postos (não paramétricos) · Duas amostras independentes · distribuição de referência: U (normal para n grande)
Quando usar
Comparar dois grupos independentes quando os dados não são normais, têm valores extremos ou são ordinais.
Hipótese nula
Um valor sorteado de um grupo tem a mesma chance de ser maior ou menor que um do outro.
Pressupostos
- Grupos independentes
- Variável ao menos ordinal
Estatística
U = n_1 n_2 + \dfrac{n_1(n_1 + 1)}{2} - R_1Tamanho de efeito
r, a partir do z da aproximação normal (N é o total das duas amostras); a correlação rank-bisserial é outra opção.
r = \dfrac{|z|}{\sqrt{N}}Como reportar
U = 112; z = −2,38; p = 0,017; r = 0,38
No R e no Python
wilcox.test(y ~ grupo, data = dados)stats.mannwhitneyu(a, b, alternative="two-sided")No Python, stats é scipy.stats e np é numpy.
Variantes e alternativas
- Também chamado de Wilcoxon rank-sum
- Versão paramétrica: t para duas amostras independentes
Onde fica no catálogo
Postos (não paramétricos). Testes não paramétricos não supõem uma distribuição para os dados. Trocam cada valor pelo seu posto, a posição na ordem (1º, 2º, 3º…), o que os protege de valores extremos e serve para dados ordinais.
Duas amostras independentes. Dois grupos de indivíduos diferentes, sem relação entre si, como tratamento e controle.
Na árvore de decisão
- O que você quer fazer? Comparar grupos, ou um grupo com um valor de referência
- Que tipo de resposta você mediu? Numérica: uma medida, como peso, tempo ou nota
- Quantos grupos ou medidas? Dois grupos
- Os grupos são de indivíduos diferentes ou dos mesmos indivíduos? Indivíduos diferentes (independentes)
- Os dados são aproximadamente normais em cada grupo, ou as amostras são grandes? Não, ou a resposta é ordinal