The Power and Type I Error of Wilcoxon-Mann-Whitney, Welch's "t," and Student's "t" Tests for Likert-Type Data

Simsek, Ahmet Salih

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The Power and Type I Error of Wilcoxon-Mann-Whitney, Welch's "t," and Student's "t" Tests for Likert-Type Data

Simsek, Ahmet Salih

Año: 2023
Revista / colección: International Journal of Assessment Tools in Education
Licencia: Licencia no declarada

Resumen ADIPA

Elaborado con IA a partir del resumen de los autores

Estudio de simulación Monte Carlo que examina la potencia estadística y el error tipo I de pruebas paramétricas y no paramétricas para analizar ítems de tipo Likert en estudios de encuestas educativas y psicológicas. Se compararon las pruebas de Wilcoxon-Mann-Whitney, t de Welch y t de Student bajo diferentes condiciones de tamaño muestral, proporción de grupos e índice de efecto. Los resultados indicaron que Wilcoxon-Mann-Whitney fue superior, particularmente con muestras pequeñas y tamaños de grupo desiguales. Sin embargo, la t de Student mostró potencia estadística similar a Wilcoxon-Mann-Whitney cuando los grupos eran iguales y el tamaño muestral fue 200 o superior. El informe incluye recomendaciones prácticas para la recolección y análisis de datos de escala Likert.

Puntos clave

La prueba de Wilcoxon-Mann-Whitney demostró mayor potencia estadística que las pruebas t de Welch y Student especialmente con muestras pequeñas y grupos de tamaño desigual.
Con grupos de tamaño igual y muestras de 200 o más observaciones, la t de Student produjo resultados de potencia similares a Wilcoxon-Mann-Whitney para datos Likert.
La simulación Monte Carlo evaluó sistemáticamente el desempeño de pruebas paramétricas y no paramétricas bajo combinaciones de variables que enfrentan investigadores en estudios reales.

Para quién: Estudiantes, docentes e investigadores de psicología, educación y ciencias sociales que diseñan encuestas con escalas Likert y requieren orientación sobre qué prueba estadística elegir según sus condiciones muestrales.

Resumen de los autores

Likert-type item is the most popular response format for collecting data in social, educational, and psychological studies through scales or questionnaires. However, there is no consensus on whether parametric or non-parametric tests should be preferred when analyzing Likert-type data. This study examined the statistical power of parametric and non-parametric tests when each Likert-type item was analyzed independently in survey studies. The main purpose of the study is to examine the statistical power of Wilcoxon-Mann-Whitney, Welch's t, and Student's t tests for Likert-type data, which are pairwise comparison tests. For this purpose, a Monte Carlo simulation study was conducted. The statistical significance of the selected tests was examined under the conditions of sample size, group size ratio, and effect size. The results showed that the Wilcoxon-Mann-Whitney test was superior to its counterparts, especially for small samples and unequal group sizes. However, the Student's t-test for Likert-type data had similar statistical power to the Wilcoxon-Mann-Whitney test under conditions of equal group sizes when the sample size was 200 or more. Consistent with the empirical results, practical recommendations were provided for researchers on what to consider when collecting and analyzing Likert-type data.

Áreas y palabras clave

Metodología de la investigación Data Analysis Data Collection Effect Size Error of Measurement Generalizability Theory Likert Scales Monte Carlo Methods Nonparametric Statistics Sample Size Statistical Analysis Statistical Significance Statistical Studies

Cómo citar (APA 7)

Simsek, A. S. (2023). The Power and Type I Error of Wilcoxon-Mann-Whitney, Welch's "t," and Student's "t" Tests for Likert-Type Data. https://eric.ed.gov/?id=EJ1393760

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The Power and Type I Error of Wilcoxon-Mann-Whitney, Welch's "t," and Student's "t" Tests for Likert-Type Data

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Resumen de los autores

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Cómo citar (APA 7)

The Power and Type I Error of Wilcoxon-Mann-Whitney, Welch's "t," and Student's "t" Tests for Likert-Type Data

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