도구스학업·수학

윌콕슨 부호순위 검정 계산기

같은 대상을 전·후로 잰 짝지은 자료를 순위로 비교하는 비모수 검정입니다. 짝이 적으면 부호 조합을 전부 세어 정확한 p값을, 많으면 동점 보정을 넣은 정규근사를 냅니다.

쉼표·줄바꿈으로 구분 — 현재 8개

같은 대상의 두 번째 측정 — 현재 8개

양측 p값 (정확분포)

0.015625

W = 1 · 유의수준 5%에서 유의합니다

W⁺ (늘어난 짝의 순위합)35
W⁻ (줄어든 짝의 순위합)1
W⁺ + W⁻36
늘어난 짝 · 줄어든 짝 · 변화 없음7개 · 1개 · 0
검정에 쓴 짝8개 / 넣은 8
차이의 중앙값4.5
짝지은 순위이연 상관0.9444
기댓값 μ18
표준편차 σ7.1414
정확 양측 p값0.015625
정규근사 양측 p값 (연속성 보정)0.020863
z2.3805
계산 근거|d|에 순위를 매겨 W⁺ = 35, W⁻ = 1 · W = min = 1μ = ½Σr = 18 · σ² = ¼Σr² = 51 · σ = 7.1414z = (|W − μ| − 0.5)/σ → 양측 p = 0.020863동점이 없고 짝이 25개 이하라 순위를 고정한 채 부호만 2^8가지로 뒤집어 정확한 p값을 냈습니다. 표를 찾아볼 필요가 없습니다.
임계값표로 보면 n=8일 때 양측 5% 임계값은 3입니다 — W가 3 이하면 기각합니다. 지금 W = 1이므로 기각합니다. 표에 실린 값은 이 계산기가 부호 조합을 세어 낸 것과 같은 수이며, 표는 5%·1% 두 칸만 알려 주는 데 비해 p값은 정확한 위치를 알려 줍니다.
순위이연 상관 0.944 — +1이면 모두 늘었고 −1이면 모두 줄었다는 뜻입니다. (W⁺ − W⁻)/(W⁺ + W⁻)로 구하며 방향과 크기를 함께 보여 줍니다. p값은 이 변화가 우연인지만 말해 주고 크기는 말해 주지 않으므로 둘을 함께 보아야 하는 것으로 추정됩니다. 차이의 중앙값 4.5도 방향을 눈으로 확인하는 데 씁니다.
같은 대상을 두 번 잰 자료에만 씁니다 — 서로 다른 두 집단에는 맨-휘트니 U 검정을 써야 합니다. 이름이 둘 다 «윌콕슨»이라 뒤섞이기 쉽습니다(순위합 검정이 맨-휘트니, 부호순위 검정이 이것). 짝지은 자료를 맨-휘트니에 넣으면 누구의 전과 누구의 후인지가 통째로 버려져 검정력이 크게 떨어집니다.
부호검정과도 다릅니다. 부호검정은 늘었는지 줄었는지만 세지만, 이 검정은 얼마나 변했는지를 |d|의 순위로 반영합니다. 그래서 큰 변화가 한쪽으로 몰려 있으면 부호검정보다 먼저 유의해집니다. 대신 «차이의 분포가 0을 중심으로 좌우대칭»이라는 가정이 추가로 필요합니다.

계산 방법

  1. 1같은 대상의 전·후 값을 각각 한 열씩 넣습니다. 차이를 이미 계산해 두었다면 «차이 한 열» 방식으로 바꿉니다.
  2. 2차이가 0인 짝이 있으면 제외(윌콕슨)와 포함(프랫) 중 어느 방식을 쓸지 고릅니다.
  3. 3p값과 함께 정확분포를 썼는지 정규근사를 썼는지 확인합니다.
  4. 4순위이연 상관과 차이의 중앙값으로 변화의 방향과 크기를 함께 봅니다.

자주 묻는 질문

짝마다 차이 d를 내고 부호는 떼어 놓은 채 |d|에만 순위를 매긴 뒤, 차이가 양수인 짝의 순위합 W⁺와 음수인 짝의 순위합 W⁻를 구합니다. 검정통계량은 둘 중 작은 쪽이며, 0이 아닌 짝이 m개면 W⁺ + W⁻ = m(m+1)/2가 반드시 성립합니다. 이 항등식이 계산이 맞는지 보는 첫 검사입니다.

이 검정은 같은 대상의 전·후를 견주고 맨-휘트니는 서로 다른 두 집단을 견줍니다. 둘 다 «윌콕슨»으로 불려 뒤섞이기 쉬운데(순위합 검정이 맨-휘트니, 부호순위 검정이 이것), 짝지은 자료를 맨-휘트니에 넣으면 누구의 전과 누구의 후인지가 통째로 버려져 검정력이 크게 떨어집니다. 반대로 독립 두 집단은 짝을 지을 수 없어 이 검정을 쓸 수 없습니다.

두 가지 방식이 있고 결과가 달라집니다. 윌콕슨 방식은 0인 짝을 버리고 남은 것에 순위를 다시 매기며, 원래 제안이자 대부분의 임계값표가 이 기준입니다. 프랫 방식은 0도 함께 순위를 매긴 뒤 합에서만 빼는데, 0이 낮은 순위를 차지해 나머지를 밀어올리므로 결과가 더 보수적으로 나옵니다. 어느 쪽을 썼는지 밝히지 않으면 남이 재현할 수 없으므로 이 계산기는 선택을 입력으로 노출합니다.

0이 아닌 짝이 최소 6개는 있어야 합니다. 5개면 부호 조합이 2⁵ = 32가지뿐이라 모두 같은 방향으로 변해도 양측 p값이 0.0625로 5%를 뚫지 못하고, 6개라야 2/2⁶ = 0.031로 내려갑니다. 널리 쓰이는 임계값표가 n=6부터 시작하고 그 값이 0인 것도 같은 사실을 다르게 적은 것입니다.

|d|가 같은 짝끼리 평균 순위를 나눠 갖습니다. 이 계산기는 분산을 σ² = ¼Σr²로 계산하는데, 이 한 줄이 동점 보정과 0 처리를 모두 흡수합니다. 흔히 쓰는 m(m+1)(2m+1)/24 − Σ(t³−t)/48은 순위가 1부터 m까지일 때 이 식을 풀어 쓴 특수형일 뿐입니다. 다만 순위가 0.5 단위가 되면 임계값표와 어긋나므로 정확분포 대신 정규근사만 씁니다.

차이가 정규분포에 가깝고 극단값이 없으면 t검정이 검정력이 조금 높고, 그렇지 않으면 이 검정이 안전합니다. 순위만 쓰므로 값 하나를 아무리 키워도 순위가 그대로면 결과가 같습니다. 다만 «차이의 분포가 0을 중심으로 좌우대칭»이라는 가정은 필요하며, 그것마저 불편하면 부호검정으로 내려가야 합니다.

전송되지 않습니다. 계산은 모두 브라우저 안에서 이루어지고 넣은 값은 이 기기에만 남습니다.

알아두면 좋은 점

  • 짝지은 자료 전용입니다. 서로 다른 두 집단을 비교하려면 맨-휘트니 U 검정을, 세 가지 이상 처리를 같은 대상에게 반복했다면 프리드먼 검정을 써야 합니다.
  • 차이의 분포가 0을 중심으로 좌우대칭이라는 가정이 필요합니다. 이 가정이 불편하면 부호검정이 더 안전합니다.
  • 정확분포는 |d|에 동점이 없고 0이 아닌 짝이 25개 이하일 때만 씁니다. 그 밖에는 정규근사로 계산하며 어느 쪽을 썼는지 결과에 표시합니다.
  • 0인 짝의 처리 방식(윌콕슨·프랫)에 따라 p값이 달라지므로 결과를 옮겨 적을 때 어느 방식인지 함께 밝히는 것이 좋습니다.
  • 유의성은 변화가 우연인지만 말해 주므로 순위이연 상관과 차이의 중앙값을 함께 보아야 하는 것으로 추정됩니다.

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마지막 검증: 2026년 9월 2일 · 결과는 참고용 추정치입니다.