Remarks on Zeros and Ties in the Wilcoxon Signed Rank Procedures
Wilcoxon符号秩程序中零值与并列值的讨论AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论一般非参数检验的零值和并列值处理，没有所列计量模型或应用方向的直接证据，故暂不分类。
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Wilcoxon符号秩程序中零值与并列值的讨论
- 研究问题
- Wilcoxon单样本符号秩检验遇到零值或绝对值并列时，常见处理为何会产生反直觉的显著性变化和分裂置信区域？
- 方法与思路
- 作者针对零值提出先将其纳入排序、再删除其秩的方法，使用给定零值个数的零分布，并讨论并列值平均秩。
- 材料陈述的贡献
- 摘要展示删除零值后排序可能产生的异常，提出避免相关困难的程序，并指出平均秩会改变零分布且仍有异常情形。
- 阅读关注点
- 应核对包含零值的排序规则、条件零分布和置信区域构造，区分零值处理所解决的问题与并列值引出的困难。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；有效性条件及完整分布未给出，不能声称该程序消除了所有并列值问题。
原文摘要
A Wilcoxon one-sample signed rank test may be made when some of the observations are 0 by dropping the 0's before ranking. However, a sample can be not significantly positive while a more negative sample (obtained by decreasing each observation equally), is significantly positive by the ordinary Wilcoxon test. The reverse is also possible. Two-piece confidence regions result. A procedure for avoiding these difficulties is proposed, namely to rank the observations including the 0's, drop the ranks of the 0's, and reject the null hypothesis if the sum of the remaining negative (or positive) ranks falls in the tail of its null distribution (given the number of 0's). If observations are tied in absolute value, their ranks may be averaged before attaching signs. This changes the null distribution. A sample may be significantly positive which is not significant if the observations are increased (unequally), or if the ties are broken in any way.