क्या दो-तरफ़ा मॉडल के लिए क्रुस्ल वालिस वन-वे टेस्ट के बराबर है?


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यदि मॉडल ANOVA मान्यताओं (विशेष रूप से सामान्यता) को संतुष्ट नहीं करता है, अगर एकतरफा, क्रुस्कल-वालिस गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण की सिफारिश की जाती है। लेकिन, क्या होगा यदि आपके पास कई कारक हैं?

जवाबों:


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आप एक क्रमचय परीक्षण का उपयोग कर सकते हैं।

एक पूर्ण और कम किए गए मॉडल परीक्षण के रूप में अपनी परिकल्पना तैयार करें और मूल डेटा का उपयोग करके पूर्ण और कम मॉडल परीक्षण (या ब्याज की एक और प्रतिमा) के लिए एफ-स्टेटिस्टिक गणना करें।

अब कम किए गए मॉडल के लिए फिट किए गए मूल्यों और अवशिष्टों की गणना करें, फिर बेतरतीब ढंग से अवशिष्टों की अनुमति दें और उन्हें फिट किए गए मूल्यों में वापस जोड़ें, अब अनुमत डेटासेट पर पूर्ण और कम किए गए परीक्षण करें और एफ-स्टेटिस्टिक (या अन्य) को सहेजें। इसे कई बार दोहराएं (जैसे 1999)।

पी-मूल्य तब आँकड़ों का अनुपात है जो मूल सांख्यिकीय से अधिक या बराबर हैं।

इसका उपयोग इंटरैक्शन या शर्तों के समूहों का परीक्षण करने के लिए किया जा सकता है जिसमें इंटरैक्शन शामिल हैं।


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गुटनिरपेक्ष ANOVA- डिजाइन में विभिन्न क्रमपरिवर्तन रणनीतियों की चर्चा के लिए, उदाहरण देखें avesbiodiv.mncn.csic.es/estadistica/permut1.pdf (pdf)
caracal

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यह काम करता है, लेकिन परीक्षण की शक्ति का क्या होता है? उदाहरण के लिए, भले ही केवल एक (दूर) से बाहर का मूल्य हो और बाकी के अवशेषों को सामान्य रूप से वितरित किया जाता है, ऐसा प्रतीत होता है कि एफ-स्टेटिस्टिक के उपयोग से कुछ भी पता लगाने के लिए क्रमपरिवर्तन परीक्षण में बहुत कम शक्ति हो सकती है। @Caracal द्वारा संदर्भित पेपर सूक्ष्मता पर चर्चा करता है और मूल्यांकन करता है कि एफ-सांख्यिकी दृष्टिकोण कब काम करता है और कब विफल हो सकता है।
whuber

"पी-मान तब आँकड़ों का अनुपात है जो मूल सांख्यिकीय से अधिक या बराबर हैं" -> पूर्ण मॉडल पर गणना की गई मूल सांख्यिकीय के लिए । सही बात?
यानिक वुर्म

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@toto_tico, गैर-पैरामीट्रिक परीक्षणों के लिए रैंकों का उपयोग करना एक विकल्प है, लेकिन केवल एक ही नहीं है (क्रमपरिवर्तन परीक्षण एक और है जो रैंकों पर भरोसा नहीं करता है)। यदि आप ऑल-ऑल-नथिंग का परीक्षण करना चाहते हैं तो कारकों को एक एकल घटक में संयोजित करना, लेकिन परीक्षण के लिए काम नहीं करता है यदि इंटरैक्शन मुख्य प्रभावों के प्रभावों से परे महत्वपूर्ण है, या किसी अन्य कारक को दिए गए एक कारक का परीक्षण करना मॉडल में है।
ग्रेग स्नो

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@toto_tico, बस इसे सीधे कोड करें। आपके अन्य टिप्पणी ( आंकड़े . stackexchange.com/questions/41199/… ) के आधार पर मैंने जो उदाहरण जोड़ा है, उसे देखें ।
ग्रेग स्नो

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क्रुस्काल-वालिस परीक्षण आनुपातिक बाधाओं के मॉडल का एक विशेष मामला है। आप कई कारकों को मॉडल करने के लिए आनुपातिक बाधाओं मॉडल का उपयोग कर सकते हैं, कोवरिएट्स के लिए समायोजित कर सकते हैं, आदि।


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यदि कोई केडब्ल्यू और आनुपातिक बाधाओं के मॉडल के बीच संबंध के बारे में अधिक जानना चाहता है, तो एक अच्छा संदर्भ क्या होगा?
whuber

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@ARTICLE {pet89ord, लेखक = {पीटरसन, बेरेडिस}, वर्ष = 1989, शीर्षक = {Re: {महामारी संबंधी डेटा के लिए {साधारण} प्रतिगमन मॉडल}, जर्नल = एम जे एपि, खंड = 129, पृष्ठ = {745-748}, annote = {आनुपातिक बाधाओं का मॉडल; आंशिक आनुपातिक बाधाएँ}} @ARTICLE {mcc80reg, लेखक = {{मैककुलघ}, पीटर}, वर्ष = 1980, शीर्षक = {क्रमिक डेटा के लिए प्रतिगमन मॉडल}, जर्नल = JRSSB, खंड = 42, पृष्ठ = {109-142}, annote = {क्रमिक उपस्कर मॉडल}} मेड 1993 पी में व्हाइटहेड स्टेट भी देखें। विस्टा
फ्रैंक हरेल

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