ウィルコクソン符号順位検定に順序データまたは区間データは必要ですか？

複数のオンラインソースを見て、正直な答えが得られないようです。序数データが​​WSRTに使用するのに十分であるかどうかを誰かが私に明確にしてもらえますか？そうでない場合、サインテストは適切な代替ですか？最後に、これは大学での論文プロジェクトのためのものであり、参考文献や文学を回答に含めることができれば、どちらの方法でもテストの選択を正当化する必要があり、これまでのところWebサイト（私は参照できません！）

序数データの差分を取ることができないため、符号付き順位検定を序数データの対応のある差分検定として使用することはできません。スケールがAからKで、スコアの前後に1人の患者のスコアがFとCだった場合、FマイナスCは何ですか？^†

質問は本当に痛みのスケールに関するものである必要があります-それをインターバルスケールとして扱うのが合理的ですか、それともインターバルスケールに変換できるので、「8」から「6」への移行は「4」から「2」へ？数字でラベル付けしたからといって、そうではありません。そうでない場合は、符号テストを使用する必要があります（これは、「8」が「6」よりも大きく、「4」が'2'）代わりに。

医学文献は、より多くの情報を探し始める場所です。

あなたは† 可能性があり、すべての違いをランク付けすることができていることがあれば、まだ符号付き順位検定を使用します。FマイナスCは、数値を持っていないかもしれませんが、あなたはそれがGマイナスD.よりも大きいです知っているが、比較＆それのためにたくさんがあるかもしれません多くの場合、あまり実用的ではありません。

ウィルコクソンのwikipediaページによると、序数データをとることができる署名付きランク付け検定によると、それはあなたのケースのようなペアの測定に引き続き適用できます。このテストを使った例もこの教科書で見つけました。 ただし、よく見ると、どちらの例でも、差の大きさが想定され、統計の計算に必要です。したがって、可能であれば、たとえば「強く同意する」から「同意する」を減算する方法は明確ではありません（下記の@Scortchiを引用）。対照的に、sign test signtestにはこの問題はありません。