Como comparar dados classificados?

Eu tenho algumas perguntas sobre como analisar dados classificados.

Os dados são assim: 4 grupos de pessoas com HIV e 16 outros grupos de pessoas que vivem na mesma vila foram solicitados a classificar 12 desafios para as pessoas com HIV de acordo com a importância. (por exemplo, saúde física - aceitação social - saúde mental - ...) Como posso saber se um determinado desafio é percebido de maneira diferente pelas pessoas com HIV e por outras pessoas?

Outra pergunta: Todos os entrevistados (120) foram convidados a escolher individualmente da lista de desafios os 5 que eram mais desafiadores para si mesmos. Como posso saber se as pessoas com HIV escolhem desafios diferentes das outras pessoas?

Qual é a melhor maneira de apresentar as descobertas? Existe algum teste estatístico para isso? Wallis Kruskal é possível? Eu tenho procurado por toda a internet, mas estou preso ..

Para sua segunda tarefa, você pode considerar métodos de ordenação, de modo a planejar a localização de indivíduos em um 'espaço de desafio' multivariado. Grupos distintos para pessoas com e sem HIV parecem apoiar sua hipótese.

Para sua primeira pergunta, converta suas opções em dados numéricos (em ordem) para cada grupo e depois faça a diferença absoluta entre cada opção de cada pessoa em cada grupo. Os que têm a maior diferença podem ser considerados os que cada grupo percebe mais diferente.

Digamos que você tem duas pessoas e cada uma pertence ao grupo A e B, respectivamente. Cada pessoa tem uma classificação para 12 itens, 1-12. Para o item 1: A escolheu 1 e B escolheu 7. Se o restante dos itens for constante ou muito próximo de zero, os grupos A e B perceberam o item 1 diferente, pois esse item tem a maior diferença.

Você também precisa fazer um julgamento sobre se isso faz sentido. Talvez venha com um subconjunto de classificações que você tem certeza, cada grupo pensaria de maneira diferente e faria a diferença e ver se ele se encaixa no seu subconjunto.

Defina a pontuação de importância para ser a hierarquia, leva o valor de 1 a 12, sendo 1 menos importante e 12 mais importante

Escolha um fator de interesse, por exemplo, saúde, e colete pontuações de importância do grupo 1 e do grupo 2, por exemplo:

score_health_1 <- c(1,2,3,2,4,1,2,4,3,1,2,2,3,1)

score_health_2 <- c(3,4,5,5,6,1,2,4,6,5,3,3,2,8,7,4)

Em seguida, você pode fazer um teste wilcox.t (score_health_1, score_health_2) ou um teste t. Você pode fazer isso para cada um dos 12 fatores individualmente.

Se você estiver interessado em teste multivariado, por exemplo, saúde e social, use o teste Hottelling t ^ 2, que é responsável pela correlação no teste multivariado.