Some Remarks on Empirical Power of Tests for Pairs

• Autorzy: Czesław Domański
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper deals with the tests for paired variables called also tests for pairs of variables. The observations are made of pairs of measurements. They can be correlated. It causes the necessity of applying another significance test of differences for example between means than in case of independent samples. We compare the power of nonparametric tests: sign test, Munzel and Wilcoxon tests with the Student's test for pairs. (original abstract)

W artykule prezentowane są testy dla zmiennych połączonych, zwanych także testami dla par zmiennych. Obserwacje składają się z par pomiarów. Mogą być one skorelowane. Sytuacja ta sprawia, że należy zastosować inny test istotności różnic, np. pomiędzy średnimi aniżeli w przypadku prób niezależnych. Porównujemy moc testów nieparametrycznych: znaków, Wilcoxona i Munzela z testem t-Studenta dla par. (abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Correlation; Tests; Nonparametric estimation; Nonparametric statistics

PL

Korelacja; Testy; Estymacja nieparametryczna; Statystyka nieparametryczna

• Czasopismo: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
• Rocznik: 2006
• Tom: 196 Multivariate Statistical Analysis : Methods and Applications
• Strony: 31--39

Twórcy

autor

Czesław Domański

• University of Lodz, Poland

Bibliografia

• Domański Cz. (1990), Testy statystyczne, Państwowe Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
• Hollander M., P., Ledger G., Lin P. E. (1974), "Robustness of the Wilcoxon Test to a Certain Dependency Between Variables", Annals of Statistics, 2, 177-181.
• Kraft S., Schmidt F. (2003), "Power of Tests for Stochastic Order When Observations Are Paired", Allgemeines Statistisches Archiv, 87, 239-255.
• Munzel U. (1999), "Nonparametric Methods for Paired Samples", Statistica Nurlandica, 53, 277-286.