14.1.4 Тест Уалда-Вольфовица (Wald-Wolfowitz)
Условия применения данного теста те же, что и при U-тесте по методу Манна и Уитни или при тесте Колмогорова-Смирнова. Значения обоих групп выстраиваются в единую последовательность по рангу. Затем производится подсчёт количества смен группового признака, с помощью которого можно найти количество непрерывных
последовательностей (количество смен плюс 1). Если появляются одинаковые значения (ранговые связки), то выводятся значения минимального и максимального числа возможных непрерывных последовательностей. Исходя из количества непрерывных последовательностей, можно найти вероятность ошибки р. Данный тест не пригоден для переменных с малым числом категорий, так как в этом случае очень сильно возрастает количество ранговых связок.
В качестве примера рассмотрим уже многократно использовавшийся пример со сравнением показателя кровяного давления.
-
Откройте файл hyper.sav.
-
В диалоговом окне Two Independent Samples (Тесты для двух независимых выборок) активируйте тест Уалда-Вольфовица.
-
Перенесите переменную rrsl в поле для тестируемых переменных, переменной med присвойте статус групповой переменной с категориями 1 и 2.
-
Запустите вычисления путём нажатия ОК. В окне просмотра появятся следующие результаты:
Статистика теста b,c
|
Number of Runs (Число непрерывных последователь- ностей) |
Z |
Asymp. Sig. (1-tailed) (Статисти- ческая значимость , (1 -сторонняя)) | ||
|
Syst. Blutdruck, nach 1 Monat (Систолическое давление, через 1 месяц) |
Minimum Possible (Минимально возможное) |
13" |
-11,404 |
,000 |
|
Maximum Possible (Максимально возможное) |
146 а |
8,819 |
1,000 | |
a. There are 10 inter-group ties involving 165 cases. (Между группами насчитывается 10 связок, которые охватывают 165 наблюдений.)
b. Wald-Wolfowitz Test (Тест по методу Уалда-Вольфовица)
с. Grouping Variable: Medikament (Групповая переменная: медикамент)
В результате мы получаем различие между минимальной и максимальной возможной непрерывной последовательностью (значение Z) и связанную с ним вероятность ошибки. Так как рассчитываемые значения Z располагаются по обоим краям стандартного нормального распределения, то выборка может содержать исходные данные, не пригодные для проведения этого теста. Поэтому тест Уальда-Вольфовица является не очень убедительным, в особенности при наличии ранговых связок.
