Wald-Wolfowitz ラン検定 II

科学者は、水源に近づく30匹のヒヒの体長に関するデータを収集しました。

したがって、Wald-Wolfowitzテストは、ヒヒが水源に近づく順序がランダムであるか、またはヒヒの体長に関連しているかを判断できます。

ここで、帰無仮説はデータがランダムなシーケンスにあることを示していますが、対立仮説はデータがランダムなシーケンスではないことを示しています。

これらの数値データの場合、ラン G は、中央値 74.5 より大きい値と小さい値に 2 進符号を割り当てることによって計算されます。

ここで、G の値は 17 です。

中央値より小さい値 (n₁) と中央値より大きい値 (n₂) の数が 20 未満であることに注意してください。

したがって、α = 0.05 の臨界値は、標準テーブルから取得できます。

Wald-Wolfowitz検定は両側です。したがって、ランダム性を棄却するには、検定統計量が棄却限界値の範囲を超えている必要があります。

ここでは、Gはこの範囲内にあり、帰無仮説を支持する証拠を提供します。