Wikipedia sembra avere le tue risposte. Ecco un estratto dall'esempio dei risultati:
Nel riportare i risultati di un test di Mann-Whitney, è importante dichiarare:
- Una misura delle tendenze centrali dei due gruppi (medie o mediane; poiché il Mann-Whitney è un test ordinale, le mediane sono generalmente consigliate)
- Il valore di U
- Le dimensioni del campione
- Il livello di significatività.
In pratica alcune di queste informazioni potrebbero essere già state fornite e dovrebbe essere usato il buon senso nel decidere se ripeterle. Potrebbe essere eseguito un tipico rapporto,
"Le latenze mediane nei gruppi E e C erano 153 e 247 ms; le distribuzioni nei due gruppi differivano significativamente (Mann – Whitney U = 10.5, n 1 = n 2 = 8, P <0,05 a due code)."
Il test del grado firmato Wilcoxon è appropriato per campioni accoppiati, mentre il test di Mann-Whitney presuppone campioni indipendenti. Tuttavia, secondo Field (2000) , Wilcoxon nell'output SPSS è "una versione diversa di questa statistica, che può essere convertita in un punteggio Z e può quindi essere confrontata con i valori critici della distribuzione normale". Questo spiega anche il tuo punteggio !Wz
Cordiali saluti, Wikipedia aggiunge che, per campioni di grandi dimensioni, è approssimativamente distribuito normalmente. Dati tutti questi valori, si può anche calcolare la dimensione dell'effetto , che nel caso dell'esempio di Wikipedia è 0,319 (un calcolatore è implementato nella sezione 11 qui ). Tuttavia, questa trasformazione della statistica del test dipende dalla normalità approssimativa di , quindi potrebbe essere inaccurata con n s = 8 ( Fritz et al., 2012 ) .Uη2U
PS I risultati del test Kruskal – Wallis non devono essere interpretati come differenze rivelatrici tra i mezzi, tranne in circostanze speciali. Vedi la risposta di @ Glen_b a un'altra domanda, "Differenza tra test ANOVA e Kruskal-Wallis" per i dettagli.
Riferimenti
Field, A. (2000). 3.1. Test di Mann-Whitney. Metodi di ricerca 1: SPSS per Windows parte 3: test non parametrici. Estratto da http://www.statisticshell.com/docs/nonparametric.pdf .
Fritz, CO, Morris, PE e Richler, JJ (2012). Stime delle dimensioni dell'effetto: uso corrente, calcoli e interpretazione. Journal of Experimental Psychology: General , 141 (1), 2–18. PDF disponibile tramite ResearchGate .