我有 20 名人类受试者在 2 种不同的难度条件下完成一项任务。（所以是重复测量设计）
每个人在每个任务难度条件下的表现都不一样，所以我可以对他们进行排名。我想测试条件之间的性能排名是否存在差异。
我本质上是在寻找一种测试，当测量之间没有相关性时，它会给我一个显着的结果。
编辑：澄清一下，我想看看排名顺序 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 是否不同于排名顺序 1 3 4 5 2 8 9 6 7 10
Wilcoxon 符号秩检验 - 以及其他基于秩的统计数据 - 不会这样做，因为它们的零假设（除非我弄错了）是两个秩的中位数相等。这允许测试排名顺序的整体差异（当两个条件一起排名时）。我需要的是一个测试来比较订单本身是否发生变化。
任何人都可以指点我一个测试，该测试具有等级顺序相等的无效假设吗？
谢谢
因此，如果我对您的理解正确，您要回答的问题是否是个人在两项测试中相对于彼此的变化方式存在差异？如果是这样，您的零假设将是个人的反应是相同的。您可以使用实际值而不是它们的等级进行测试，并运行具有随机斜率的线性混合模型，并将其与没有随机斜率的模型进行比较：
lm1<-lme(performance ~ test, random = ~ test | individual, data = data)
lm2<- lme(performance ~ test, random = ~ 1 | individual, data = data)
anova(lm2,lm1)
如果模型 lm1 给出了显着更好的拟合，则表明个体在两个测试中的表现变化方式不同。
如果我理解正确，您想测试一个条件是否会影响总体的得分顺序。我想您正在寻找的是弗里德曼测试或其概括。在维基百科上：http ://en.wikipedia.org/wiki/Friedman_test 。我认为评委和葡萄酒的例子看起来与你的问题非常相似。
我认为wilcoxon 符号秩检验适用于这种情况。原假设是 2 组秩相等。