Introdução
Já falamos sobre o teste de Wilcoxon aqui no blog, mas para relembrar, o teste de Wilcoxon é um teste de hipóteses para analisar a diferença entre duas amostras comparadas. É comum pensarmos no teste de Wilcoxon como uma alternativa não paramétrica ou teste t de Student para amostras pareadas.
Portanto, podemos usá-lo quando temos duas medidas de uma mesma amostra, isto é, quando seus participantes são medidos em duas ocasiões ou sob duas condições.
Aqui no blog também vimos como executá-lo no SPSS. Se você ainda não viu, só clicar aqui.
Imagine que estamos realizando uma pesquisa-intervenção sobre redução do medo de estatística: O teste de Wilcoxon revelou uma redução estatisticamente significativa no medo de estatísticas após a participação no programa de treinamento, z = –4,18, p < 0,001.
Podemos adicionar em nossa análise o tamanho do efeito usando critérios de Cohen (1988) de 0,1 = efeito pequeno, 0,3 = efeito médio, 0,5 = efeito grande.
Como calcular o tamanho de efeito r?
O tamanho do efeito r para este teste pode ser calculado dividindo o valor de Z pela raiz quadrada de N. Neste cálculo, você pode ignorar o sinal negativo do valor z, caso haja.
Em relação ao N, ele seria o número de observações total ao longo dos dois tempos, não o número de casos. Por exemplo, imagine que você tenha 30 participantes no pré-teste e os mesmos 30 no pós-teste. Para fins de cálculo, seu N será igual a 60 (número de casos x 2); Portanto, r = 4,18 / √ 60; Logo, r = 0,54.
Como reportar os resultados das análises?
Os resultados desta análise podem ser apresentados como:
O teste de Wilcoxon revelou uma redução estatisticamente significativa no medo de estatísticas após a participação no programa de treinamento, z = –4,18, p < 0,001, com tamanho de efeito grande (r = .54; Cohen, 1988; Field, 2013). A pontuação mediana na Escala de Medo da Estatística diminuiu do pré-programa (Md = 40) para o pós-programa (Md = 38).
Conclusão
Esperamos que esse post tenha sido útil!
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Referências
Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates, Publishers.
Field, A. P. (2018) Discovering statistics using IBM SPSS Statistics (5th ed.). Sage.
Como citar este post
França, A. (2022, 21 de janeiro). Cálculo do tamanho de efeito para o teste de Wilcoxon. Blog Psicometria Online. https://www.blog.psicometriaonline.com.br/calculo-do-tamanho-de-efeito-para-o-teste-de-wilcoxon/
Respostas de 4
Olá.
Como calcular effect dizer, tenho dois grupos, um Exp, n=20 e um de controle n=20.
Fazem um treino funcional de 8 semanas, quero saber a magnífica efeito entre antes e depois. Nas diferentes variáveis, ( conjunto de 10 exercícios); praticado dias vezes por semana.
Oi, Paulo: Você vai precisar calcular um tamanho de efeito para cada comparação realizada. O tamanho de efeito do d de Cohen ou g de Hedges geralmente são úteis. Temos posts sobre todos aqui no blog.
E cdo o verifica esses dados que o colega falou em função do tempo?
Oi, Dario. Se o objetivo é comparar simultaneamente dois grupos (experimental e controle) em dois tempos (pré-teste e pós-teste), recomenda-se o uso do pretest-posttest-control group effect size (Morris, 2007, Equações 8, 9 e 10).
Equipe Psicometria Online.
Morris, S. B. (2007). Estimating effect sizes from pretest-posttest-control group designs. Organizational Research Methods, 11(2), 364–386. https://doi.org/10.1177/1094428106291059