Chaque fois que vous avez des données composées de scores définis, le test de rang signé de Wilcoxon est préféré. Lorsque les données ne sont pas un score défini, ou si les données sont observationnelles, telles que "plus agressif" par rapport à "moins agressif", le test des signes est la statistique appropriée.
Quand faut-il effectuer un test de Wilcoxon ?
Il est utilisé pour comparer deux ensembles de scores provenant des mêmes participants. Cela peut se produire lorsque nous souhaitons étudier tout changement dans les scores d'un moment à un autre, ou lorsque les individus sont soumis à plus d'une condition.
Pourquoi utiliseriez-vous un test de Wilcoxon ?
Le test de Wilcoxon compare deux groupes appariés et se décline en deux versions, le test de somme de rang et le test de rang signé. Le but du test est de déterminer si deux ensembles de paires ou plus sont différents les uns des autres de manière statistiquement significative.
Dois-je utiliser Wilcoxon ou le test t ?
La règle empirique selon laquelle " Les tests de Wilcoxon ont environ 95 % de la puissance d'un test t si les données sont vraiment normales, et sont souvent beaucoup plus puissants si le les données ne le sont pas, il suffit donc d'utiliser un Wilcoxon" est parfois entendu, mais si les 95 % ne s'appliquent qu'aux grands n, il s'agit d'un raisonnement erroné pour les échantillons plus petits.
Pourquoi Wilcoxon est-il meilleur que le test des signes ?
Alors que le test t pour échantillons dépendants teste si la différence moyenne entre deux observations est de 0, le test de Wilcoxon teste si la différence entre deux observations a un rang signé moyen de 0. Il est donc beaucoup plus robuste contre les valeurs aberrantes et les distributions de queue lourde
