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/ NetNews Usenet Archive 1992 #27 / NN_1992_27.iso / spool / bit / listserv / statl / 2058 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-11-24  |  3.8 KB
  1. Path: sparky!uunet!olivea!pagesat!spssig.spss.com!nichols
  2. From: nichols@spss.com (David Nichols)
  3. Newsgroups: bit.listserv.stat-l
  4. Subject: Re: Wanted: Rank test
  5. Message-ID: <1992Nov24.011503.15751@spss.com>
  6. Date: 24 Nov 92 01:15:03 GMT
  7. References: <STAT-L%92112311112401@VM1.MCGILL.CA>
  8. Sender: news@spss.com (Net News Admin)
  9. Organization: SPSS Inc.
  10. Lines: 65
  11.  
  12. In article <STAT-L%92112311112401@VM1.MCGILL.CA> Walt Pirie <WLTPIRIE@VTVM1.BITNET> writes:
  13. >For the problem below, two ideas come to mind. One is Kendall's Test of
  14. >Concordance. Some Nonparametric books include it, or look in Kendall's
  15. >Rank Correlation Book. The other is the General Linear Models by Ranks
  16. >procedure by Hettmansperger and McKean, but I don't know if there is
  17. >a general software package for that. It's much too complex to do by hand.
  18.  
  19. I don't think that Kendall's coefficient of concordance addresses the
  20. question asked here by Gene Glass. He wants to know (on my interpretation)
  21. if the men and women rank things differently. The Kendall coefficient of
  22. concordance will test whether the rankings of all raters, male or female,
  23. are unrelated. I just looked through Kendall's book, and I don't see any
  24. test in there to address this question. He makes reference near the end
  25. to several people who have developed tests for this situation in which
  26. multiple ranks are generated by raters forming groups, but does not
  27. discuss any such test in the book (unless I missed it).
  28.  
  29. >    I can't believe it! I'm too old for this. I had a student gather a
  30. > bit of data thinking that when the time came I would just pick up
  31. > Siegel or some other hoary text and look up the proper significance
  32. > test. Now I can't find any test that addresses the problem.
  33. >
  34. >   A group of 5 men ranks four things; and a group of five women do also:
  35. >                  Thing1  Thing2  Thing3  Thing4
  36. >       Man 1 :      4        2      1       3
  37. >       Man 2 :      4        3      2       1
  38. >        .
  39. >        .
  40. >        .
  41. >     Woman 1 :      3        2      4       1
  42. >     Woman 2 :      3        4      1       2
  43. >        .
  44. >        .
  45. >      etc.
  46. >
  47. >      Now, I'm not obsessive about being fooled by chance, but I would
  48. >  like to know whether the disparity in the rankings between the men and women
  49. >  is of suffucient size that it is unlikely to have arisen solely from the
  50. >  chance selection of these two samples from populations in which men and
  51. >  women rank the four things similarly (or identically or something).
  52.  
  53. If there were no structure on the raters (no gender/sex designation),
  54. Kendall's coefficient of concordance could be used to test the null
  55. hypothesis that the rankings are unrelated. Friedman's test could also
  56. be used to test the null hypothesis that Thing1 to Thing4 all have the
  57. same ranking in a population of interest. But as far as I can tell,
  58. neither of these is really what is wanted here.
  59.  
  60. SPSS basically has Siegel's set of nonparametrics in our package. We don't
  61. have anything that would address this question in the manner posed (at
  62. least as I read it). Unless I'm misinterpreting the question, this is
  63. somewhat analogous to a repeated measures ANOVA with two groups, except
  64. that instead of having means of four correlated variables to compare,
  65. we have four ranks. The question of interest here would seem to be the
  66. status of what would commonly be called the interaction term; that is,
  67. is there a difference in the ranking orders between men and women (the
  68. standard group term here wouldn't come into play, because the ranks
  69. sum to 10 for each rater). I've not seen a test for this, though I
  70. would bet that one must exist. 
  71.  
  72. --
  73.  David Nichols        Senior Statistical Support Specialist         SPSS, Inc.
  74.  Phone: (312) 329-3684     Internet:  nichols@spss.com     Fax: (312) 329-3657
  75. *******************************************************************************
  76.  Any correlation between my views and those of SPSS is strictly due to chance.
  77.