¿Cómo se informa una prueba de Mann-Whitney?

Estoy haciendo mi disertación y estoy llevando a cabo una serie de pruebas. Después de usar una prueba de Kruskal-Wallis, generalmente informo el resultado de esta manera:

Hay una diferencia significativa entre las medias de ...$(\chi^2_{(2)}=7.448, p=.024)$

Pero ahora realicé una prueba de Mann-Whitney y no estoy seguro de qué valores presentar. SPSS me da un Mann-Whitney , Wilcoxon , y -valor. ¿Presento todos estos 4 valores? ¿O son algunos irrelevantes?W Z $U$$W$$Z$$P$

Wikipedia parece tener tus respuestas. Aquí hay un extracto de la declaración de resultados de ejemplo:

Al informar los resultados de una prueba de Mann-Whitney, es importante indicar:

• Una medida de las tendencias centrales de los dos grupos (medias o medianas; dado que Mann-Whitney es una prueba ordinal, generalmente se recomiendan medianas)
• El valor de U
• Los tamaños de muestra
• El nivel de significancia.

En la práctica, es posible que parte de esta información ya se haya suministrado y se debe usar el sentido común para decidir si se debe repetir. Un informe típico podría ejecutarse,

"Las latencias medias en los grupos E y C fueron 153 y 247 ms; las distribuciones en los dos grupos diferían significativamente (Mann – Whitney U = 10.5, n ₁ = n ₂ = 8, P <0.05 dos colas)".

La prueba de rango con signo de Wilcoxon es apropiada para muestras emparejadas, mientras que la prueba de Mann-Whitney asume muestras independientes. Sin embargo, de acuerdo con Field ⁽²⁰⁰⁰⁾ , el Wilcoxon en su salida de SPSS es "una versión diferente de esta estadística, que se puede convertir en una puntuación Z y, por lo tanto, se puede comparar con los valores críticos de la distribución normal". ¡Eso explica tu puntaje también!$W$$z$

Para su información, Wikipedia agrega que, para muestras grandes, está aproximadamente distribuido normalmente. Teniendo en cuenta todos estos valores, también se puede calcular el tamaño del efecto , que en el caso del ejemplo de Wikipedia es 0,319 (una calculadora se implementa en la sección 11 aquí ). Sin embargo, esta transformación del estadístico de prueba depende de la normalidad aproximada de , por lo que puede ser inexacta con n s = 8 ^{( Fritz et al., 2012 )} .$U$$η^2$$U$

PD Los resultados de la prueba de Kruskal – Wallis no deben interpretarse como reveladoras diferencias entre medias, excepto en circunstancias especiales. Consulte la respuesta de @ Glen_b a otra pregunta, "Diferencia entre ANOVA y prueba de Kruskal-Wallis" para más detalles.

Referencias

^{Field, A. (2000). 3.1. Prueba de Mann-Whitney. Métodos de investigación 1: SPSS para Windows, parte 3: Pruebas no paramétricas. Recuperado de http://www.statisticshell.com/docs/nonparametric.pdf .
Fritz, CO, Morris, PE y Richler, JJ (2012). Estimaciones del tamaño del efecto: uso actual, cálculos e interpretación. Revista de psicología experimental: general , 141 (1), 2-18. PDF disponible a través de ResearchGate .}