Bayesçi Mann-Whitney U Testi
Bayesian Mann-Whitney U Test · Ayrıca şöyle bilinir: Bayesian rank-sum test, Bayesian Wilcoxon rank-sum test, Bayesian nonparametric two-sample test
Bayesçi Mann-Whitney U testi, veriler sıralı (ordinal) veya normal dağılıma uymayan sürekli olduğunda iki bağımsız grubu karşılaştırmak için kullanılan parametrik olmayan Bayesçi bir yöntemdir. İkili bir ret/retmeme kararı yerine, Bayes faktörü aracılığıyla boş ve alternatif hipotezlere yönelik göreceli kanıtı nicelleştirir; bu da araştırmacıların iki hipotezden birini desteklemesine veya belirsizliği ifade etmesine olanak tanır.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Bu testi, iki bağımsız grubunuz olduğunda, veriler sıralı veya sürekli ancak normal dağılıma uymayan (veya normalliği doğrulamak için örneklem büyüklüğü çok küçük) olduğunda ve sadece ikili bir karar vermek yerine kanıtı nicelleştirmek istediğinizde kullanın. Özellikle boş hipotez lehine argüman sunmanız gerektiğinde, veriler sıralı olarak geldiğinde ve kanıtı izlemek istediğinizde veya etki büyüklüğü hakkında önsel bilgi mevcut olduğunda değerlidir. Veriler eşleştirilmiş olduğunda (bunun yerine Bayesçi Wilcoxon işaretli sıralar testini kullanın), ikiden fazla grubunuz olduğunda (Bayesçi Kruskal-Wallis testini kullanın) veya sadece yasal uyumluluk için tanıdık bir p-değeri çıktısına ihtiyacınız olduğunda kullanmayın.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Bayes faktörü aracılığıyla hem alternatif hem de boş hipotez için kanıtı nicelleştirir.
- Klasik Mann-Whitney testinin sıralamaya dayalı sağlamlığını korur — normallik varsayımı gerektirmez.
- Sıralı analizi destekler: yanlış pozitif oranını artırmadan veriler biriktikçe kanıt izlenebilir.
- Etki büyüklüğü üzerinde bir sonsal dağılım sağlayarak olasılıksal yorumlamaya olanak tanır.
- Cauchy ölçek parametresi aracılığıyla önsel bilginin resmi olarak dahil edilmesine izin verir.
- Bayes faktörü önsele bağlıdır; Cauchy varsayılanı tüm araştırma bağlamlarına uygun olmayabilir.
- Bayes faktörlerinin yorumlanması Bayesçi çıkarıma aşinalık gerektirir — bazı kitleler için p-değerlerinden daha az sezgiseldir.
- Özellikle büyük örneklemler için klasik testten daha fazla hesaplama gerektirir.
- Ek dağılımsal varsayımlar yapılmadıkça medyanların eşitliğini doğrudan test etmez.
SSS
Klasik Mann-Whitney U testine göre bunu ne zaman seçmeliyim?
İkili bir p-değeri kararı almak yerine göreceli kanıtı nicelleştirmek istediğinizde, boş hipotezi destekleme yeteneğine ihtiyacınız olduğunda veya sıralı analiz yaparken Bayesçi versiyonu seçin. Yalnızca tek seferlik bir karşılaştırma için basit bir p-değerine ihtiyacınız varsa, klasik test yeterlidir.
Bu test hala normallik varsayımından kaçınıyor mu?
Evet. Klasik Mann-Whitney testi gibi, Bayesçi versiyon da ham değerler yerine sıralar üzerinde çalışır, bu nedenle verilerin normal bir dağılımı takip etmesini gerektirmez. Yalnızca iki örneğin bağımsız olduğunu ve verilerin en azından sıralı olduğunu varsayar.
Önsel ölçek r'yi nasıl seçerim?
Varsayılan r = 1/sqrt(2), orta düzeyde beklenen bir etkiyi kodlar ve genel amaçlı bir önsel olarak uygundur. Etkilerin tipik olarak küçük olduğu alanlar için (örn. bilişsel psikoloji), r = 0.5 daha uygun olabilir. Seçilen r'yi her zaman raporlayın ve bir dizi olası değerle yeniden çalıştırarak sağlamlığı kontrol edin.
Bu test yazılımda nerede mevcuttur?
JASP, Bayesçi Mann-Whitney testi için grafiksel bir arayüz sunar. R'de, BayesFactor paketi wilcoxonBF() fonksiyonunu sağlar. Her ikisi de van Doorn ve diğerleri (2020) formülasyonunu kullanır.
3'lük bir Bayes faktörü güçlü bir kanıt mıdır?
Geleneksel Jeffreys ölçeğine göre, 3 ile 10 arasındaki BF10 orta düzeyde kanıt olarak kabul edilir. 10'un üzerindeki değerler güçlü, 30'un üzerindekiler ise çok güçlüdür. Ancak, bu eşikler katı kurallar değil, kılavuzlardır — Bayes faktörünü her zaman araştırma sorusu ve önsel olasılık bağlamında değerlendirin.
Kaynaklar
- van Doorn, J., Ly, A., Marsman, M., & Wagenmakers, E.-J. (2020). Bayesian rank-based hypothesis testing for the rank sum test, the signed rank test, and Spearman's rho. Journal of Applied Statistics, 47(16), 2984–3006. DOI: 10.1080/02664763.2019.1709053 ↗
- Mann, H. B., & Whitney, D. R. (1947). On a test of whether one of two random variables is stochastically larger than the other. The Annals of Mathematical Statistics, 18(1), 50–60. DOI: 10.1214/aoms/1177730491 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Mann-Whitney U Test. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/statistics/bayesian-mann-whitney-u-test
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Bayes Bağımsız Örneklem t-testiİstatistik↔ karşılaştır
- Bayesyen Wilcoxon İşaretli Sıra Testiİstatistik↔ karşılaştır
- Bağımsız Örneklem t-testiİstatistik↔ karşılaştır