Bayesyen Wilcoxon İşaretli Sıra Testi
Bayesian Wilcoxon Signed-Rank Test · Ayrıca şöyle bilinir: Bayesian signed-rank test, Bayesian nonparametric paired comparison, Benavoli signed-rank Bayesian test, signed-rank Bayesian hypothesis test
Bayesyen Wilcoxon işaretli sıra testi, iki ilişkili veya eşleştirilmiş örneği karşılaştırmak için kullanılan Bayesyen parametrik olmayan bir yöntemdir. Tek bir p-değeri döndürmek yerine, bir koşulun diğerinden daha iyi, pratik olarak eşdeğer veya daha kötü olma olasılığını gösteren sonsal olasılıklar üretir; bu, normalite varsayımı olmaksızın eşleştirilmiş sürekli veya sıralı veriler için daha zengin ve daha yorumlanabilir çıkarım sağlar.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Normalite varsayımı için eşleştirilmiş t-testi şüpheli olduğunda veya örneklem boyutları küçük olduğunda, eşleştirilmiş veya tekrarlı ölçüm verileriniz olduğunda ve klasik bir p-değeri yerine Bayesyen bir yorum istediğinizde bu testi kullanın. Pratik eşdeğerliğin önemli olduğu durumlar için idealdir — grupların 'temelde aynı' olup olmadığını bilmek, bir farkı tespit etmek kadar önemlidir. Bağımsız gözlemler olduğunda (Bayesyen Mann-Whitney U kullanın), düzenleyici veya önceden kayıtlı hipotez testi bağlamları için kesin bir sıklıkçı p-değeri gerektiğinde veya örneklem önselin baskın olduğu ve duyarlılık analizinin zorlaştığı kadar küçük olduğunda kullanmayın.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- 'Daha iyi', 'eşdeğer' ve 'daha kötü' için sezgisel sonsal olasılıklar üretir, ikili kabul/red ikiliğinden kaçınır.
- Parametrik olmayan: farkların normalitesini gerektirmez, sıralı veya çarpık sürekli veriler için uygundur.
- Pratik eşdeğerlik bölgesini (ROPE) açıkça modeller, pratik ve istatistiksel anlamlılığı entegre eder.
- Tutarlı bir Bayesyen güncelleme sağlar: daha fazla veri geldiğinde sonuçlar sıralı olarak iyileştirilebilir.
- Kapalı formlu Dirichlet sonsalı, hesaplamayı hızlı ve şeffaf hale getirir.
- ROPE sınırları araştırmacı tarafından seçilmelidir ve sonuçlar bu seçime duyarlı olabilir.
- Dirichlet önsel yoğunluk parametresi gerekçelendirme gerektirir; varsayılan bilgilendirici olmayan seçimler küçük örneklemler için uygun olmayabilir.
- Klasik testlerden daha az yaygın olarak uygulanmıştır; özel yazılım veya R veya Python'da özel kodlama gerektirir.
- Sonsal olasılıkların 'kanıt' olarak yorumlanması, Bayesyen çıkarıma aşina olmayan okuyucular tarafından hala yanlış anlaşılabilir.
SSS
ROPE nedir ve nasıl ayarlanır?
Pratik Eşdeğerlik Bölgesi (ROPE), iki koşulu pratik olarak aynı kabul ettiğiniz çok küçük işaretli sıra ağırlık farkları aralığını tanımlar. Sınırlar, araştırmacı tarafından alan bilgisine dayanarak belirlenir — örneğin, sınıflandırma doğruluğunda %1'in altındaki bir performans farkı. Birkaç ROPE genişliği boyunca duyarlılık analizi şiddetle tavsiye edilir.
Klasik Wilcoxon işaretli sıra testinden nasıl farklıdır?
Klasik test, sabit bir anlamlılık eşiği kullanarak medyan farkın sıfır olup olmadığını test eden bir p-değeri üretir. Bayesyen versiyon, üç sonsal olasılık (sol, rope, sağ) üretir, önsel bilgiyi içerir ve pratik eşdeğerliğin açık olasılığını içeren daha zengin bir sonuca izin verir.
Hangi önseli kullanmalıyım?
Küçük bir yoğunluk parametresi (örn. 0.5 veya 1) ile simetrik Dirichlet önseli, neredeyse bilgisizliği yansıtmak için yaygın olarak kullanılır. Önceki çalışmalar varsa, bilgilendirici bir önsel elde edilebilir. Her zaman hangi önselin kullanıldığını bildirin ve bir duyarlılık analizi çalıştırın.
Sıralı verilerle kullanabilir miyim?
Evet. Yöntem ham değerler yerine sıralar üzerinde çalıştığı için, sıralı işaretli sıra yapısı anlamlı olduğu sürece sıralı eşleştirilmiş veriler için uygundur — yani, her eşleştirilmiş farkın yönü yorumlanabilir.
Yazılım mevcut mu?
R paketleri 'bayesplot' ve 'BayesianFirstAid' ile Python kütüphanesi 'baycomp' (Benavoli ve arkadaşları tarafından) bu testi uygular. JASP ayrıca Bayesyen parametrik olmayan eşleştirilmiş karşılaştırmayı destekler.
Kaynaklar
- Benavoli, A., Corani, G., & Mangili, F. (2014). Should we really use post-hoc tests based on mean-ranks? Journal of Machine Learning Research, 17(5), 1–10. link ↗
- Benavoli, A., Corani, G., Demsar, J., & Zaffalon, M. (2017). Time for a change: a tutorial for comparing multiple classifiers through Bayesian analysis. Journal of Machine Learning Research, 18(77), 1–36. link ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Wilcoxon Signed-Rank Test. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/statistics/bayesian-wilcoxon-signed-rank-test
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Bayesçi Mann-Whitney U Testiİstatistik↔ karşılaştır
- Eşleştirilmiş Örnekler t-Testiİstatistik↔ karşılaştır