Testy nieparametrycznewykonywane są dla zmiennych, które nie mają rozkładu normalnego.

Analizę zmiennych zależnych – (dla tej samej grupy mamy 2 wyniki np. przed i po leczeniu)  przeprowadzić możemy za pomocą: testu znaków, testu kolejności par Wilcoxona.

Test kolejności par Wilcoxona jest testem mocniejszym od testu znaków (patrz poziomy istotności na przykładzie 1), natomiast jest czuły na pojedyncze duże wartości skrajne, które mogą spowodować nieistotność wyniku.

Test znaków najczęściej stosowany jest w ocenianiu wyników nieliczbowych np. że stan zdrowia  „jest taki sam”, „gorszy”, „lepszy”.

 

PRZYKŁAD 1:

W programie statystycznym wykonaliśmy analizę w celu znalezienia odpowiedzi na pytanie czy fakt leczenia wpływa na poziom depresji.

 

A) Test znaków

 

Liczba niezwiązanych 

Procent v 

Z 

poziom p 

depresja przed leczeniem &

depresja po leczeniu 

38

28,94737

2,433321

0,015 

 

Stopień depresji istotnie różni się po leczeniu w stosunku do stanu przed leczeniem p=0,015.

 

B) Test kolejności par Wilcoxona

 

N ważnych 

T 

Z

poziom p

depresja przed leczeniem &

depresja po leczeniu

43

181,0000

2,748181

0,006

Stopień depresji istotnie różni się po leczeniu w stosunku do stanu przed leczeniem p=0,006.