양방향 모델에 대한 Kruskal Wallis 단방향 테스트에 해당합니까?

모형이 분산 분석 가정 (특히 정규성)을 충족하지 않으면 단방향 일 경우 Kruskal-Wallis 비모수 검정이 권장됩니다. 그러나 여러 가지 요인이 있다면 어떨까요?

anova nonparametric kruskal-wallis

— 사용자
소스

답변:

순열 테스트를 사용할 수 있습니다.

전체 및 축소 모델 테스트로 가설을 구성하고 원본 데이터를 사용하여 전체 및 축소 모델 테스트 (또는 다른 관심 통계)에 대한 F- 통계량을 계산하십시오.

이제 축소 모형에 대한 적합치 및 잔차를 계산 한 다음 무작위로 잔차를 치환하고 적합치에 다시 추가하고, 순열 된 데이터 세트에 대해 전체 및 축소 검정을 수행하고 F- 통계량 (또는 기타)을 저장합니다. 이것을 1999 년과 같이 여러 번 반복하십시오.

p- 값은 원래 통계량보다 크거나 같은 통계의 비율입니다.

상호 작용 또는 상호 작용을 포함한 용어 그룹을 테스트하는 데 사용할 수 있습니다.

— 그렉 스노우
소스

요인 ANOVA-디자인에서 다른 순열 전략에 대한 설명을 참조 예 avesbiodiv.mncn.csic.es/estadistica/permut1.pdf (PDF)

— 스라소니

이것은 효과가 있지만 테스트의 힘은 어떻게됩니까? 예를 들어, 하나의 (먼) 외부 값만 있고 나머지 잔차가 정규적으로 분포되어 있더라도 F- 통계량을 사용하면 치환 검정에서 검정력이 거의없는 것으로 보일 수 있습니다. @caracal이 참조한 논문은 미묘한 점에 대해 논의하고 F- 통계 학적 접근 방식이 작동하는시기와 실패 할 수있는시기를 평가합니다.

— whuber

"p- 값은 전체 모형 에서 계산 된 원래 통계에 대한 원래 통계보다 크거나 같은 통계의 비율" 입니다. 옳은?

— Yannick Wurm은

순위를 사용하는 @toto_tico는 비모수 적 테스트의 한 가지 옵션이지만 유일한 것은 아닙니다 (순열 테스트는 순위에 의존하지 않는 다른 테스트입니다). 모든 것을 테스트하거나 테스트하지 않으려는 경우 요인을 단일 요인으로 결합 할 수 있지만 주 효과의 영향을 넘어서 상호 작용이 중요한지 테스트하거나 다른 요인이 모델에있는 경우 한 요인을 테스트하는 경우에는 효과가 없습니다.

— Greg Snow

@toto_tico, 그냥 직접 코딩하십시오. 다른 의견 ( stats.stackexchange.com/questions/41199/… )을 기반으로 추가 한 예를 참조하십시오 .

— Greg Snow

Kruskal-Wallis 검정은 비례 승산 모델의 특별한 경우입니다. 비례 승산 모델을 사용하여 여러 요인을 모델링하고 공변량을 조정할 수 있습니다.

— 프랭크 하렐
소스

KW와 비례 배당률 모델 사이의 연결에 대해 더 배우고 싶다면 좋은 기준은 무엇입니까?

— whuber

@ARTICLE {pet89ord, author = {Peterson, Bercedis}, 연도 = 1989, 제목 = {Re : {역사적 데이터에 대한 {Ordinal} 회귀 모델}, 저널 = Am J Epi, 볼륨 = 129, 페이지 = {745-748}, annote = {비례 확률 모델; 부분 비례 배당}}} @ARTICLE {mcc80reg, 저자 = {{McCullagh}, Peter}, 연도 = 1980, 제목 = {서수 데이터의 회귀 모델}, 저널 = JRSSB, 볼륨 = 42, 페이지 = {109-142}, annote = {기본 로지스틱 모델}} Med 1993의 Whitehead Stat 참조 p. 2257

— Frank Harrell

Friedman의 테스트 는 블로킹 팩터가있는 일원 분산 분석에 해당하는 비모수 적 매개 변수를 제공하지만 이보다 복잡한 작업은 수행 할 수 없습니다.

— 프레야 해리슨
소스