A Wikipedia parece ter suas respostas. Aqui está um trecho da declaração de exemplo de resultados:
Ao relatar os resultados de um teste de Mann – Whitney, é importante afirmar:
- Uma medida das tendências centrais dos dois grupos (médias ou medianas; como o Mann-Whitney é um teste ordinal, as medianas geralmente são recomendadas)
- O valor de U
- Os tamanhos da amostra
- O nível de significância.
Na prática, algumas dessas informações já podem ter sido fornecidas e o bom senso deve ser usado para decidir se a repetirá. Um relatório típico pode ser executado,
"As latências medianas nos grupos E e C foram 153 e 247 ms; as distribuições nos dois grupos diferiram significativamente (Mann – Whitney U = 10,5, n 1 = n 2 = 8, P <0,05 bicaudal)."
O teste de postos sinalizados de Wilcoxon é apropriado para amostras emparelhadas, enquanto o teste de Mann-Whitney assume amostras independentes. No entanto, de acordo com Field (2000) , o Wilcoxon em sua saída do SPSS é "uma versão diferente dessa estatística, que pode ser convertida em uma pontuação Z e, portanto, pode ser comparada com valores críticos da distribuição normal". Isso explica o seu zWz pontuação também!
Para sua informação, a Wikipedia acrescenta que, para amostras grandes, é distribuído aproximadamente normalmente. Dados todos esses valores, também é possível calcular o tamanho do efeito η 2 , que no caso do exemplo da Wikipedia é 0,319 (uma calculadora é implementada na seção 11 aqui ). No entanto, essa transformação da estatística do teste depende da normalidade aproximada de U , portanto, pode ser imprecisa com n s = 8 ( Fritz et al., 2012 ) .vocêη2você
PS Os resultados do teste de Kruskal-Wallis não devem ser interpretados como revelando diferenças entre médias, exceto em circunstâncias especiais. Ver @ Glen_b's resposta de a outra pergunta, "Diferença entre ANOVA e teste de Kruskal-Wallis" para obter detalhes.
Referências
Field, A. (2000). 3.1 Teste de Mann-Whitney. Métodos de pesquisa 1: SPSS para Windows, parte 3: Testes não paramétricos. Recuperado em http://www.statisticshell.com/docs/nonparametric.pdf .
Fritz, CO, Morris, PE e Richler, JJ (2012). Estimativas de tamanho de efeito: uso atual, cálculos e interpretação. Journal of Experimental Psychology: General , 141 (1), 2-18. PDF disponível via ResearchGate .