SPSS'te Mann-Whitney U Testi ? Bağımsız İki Grubun Non-Parametrik Karşılaştırması

Mann-Whitney U Ne Zaman Kullanılır?

Bağımsız örneklem t-testinin non-parametrik alternatifidir. 2 bağımsız grubu karşılaştırmak istiyorsunuz AMA veriniz normal dağılmıyor veya örneklem çok küçük (n < 30). Örnek: "Kadın ve erkek akademisyenlerin yayın sayıları farklılık gösteriyor mu?" ve veri normal dağılmıyor ? Mann-Whitney U kullanın.

Varsayımlar

1. Bağımlı değişken en az sıralama (ordinal) düzeyinde olmalı.

2. İki grup birbirinden bağımsız olmalı.

3. Normal dağılım şartı ARANMAZ ? bu testin en büyük avantajı.

SPSS Adımları

1. Analyze ? Nonparametric Tests ? Legacy Dialogs ? 2 Independent Samples.

2. Test Variable List: bağımlı değişken (yayın sayısı). Grouping Variable: grup değişkeni (cinsiyet).

3. Define Groups: 1 ve 2 (kodlarınız).

4. Test Type: Mann-Whitney U işaretli olsun.

5. OK.

Çıktıyı Okuma

Ranks tablosu: Her grubun sıra ortalaması (Mean Rank) ve sıra toplamı (Sum of Ranks). Hangi grubun sıra ortalaması yüksekse o grup daha yüksek değerlere sahip.

Test Statistics tablosu: Mann-Whitney U değeri, Wilcoxon W değeri, Z skoru ve p değeri (Asymp. Sig. 2-tailed). p < .05 ? gruplar arası anlamlı fark var.

Etki Büyüklüğü (r)

SPSS otomatik vermez. Hesaplama: r = Z / ?N. |r| = .10 küçük, .30 orta, .50 büyük. Örnek: Z = -2.85, N = 120 ? r = 2.85/?120 = .26 ? küçük-orta etki.

APA Raporlama

"Kadın ve erkek akademisyenlerin yayın sayıları Mann-Whitney U testi ile karşılaştırılmıştır. Analiz sonucunda kadınların sıra ortalaması (Mean Rank = 68.4) ile erkeklerin sıra ortalaması (Mean Rank = 52.6) arasında anlamlı fark bulunmuştur, U = 1245, Z = -2.85, p = .004, r = .26."

t-Test mi Mann-Whitney mi? Karar Ağacı

Normal dağılım VAR + sürekli değişken ? Bağımsız örneklem t-testi.

Normal dağılım YOK veya ordinal değişken ? Mann-Whitney U.

Aynı grubun 2 ölçümü + normal değil ? Wilcoxon (Mann-Whitney değil!).