आर का उपयोग करके क्रूसकल-वालिस या मान-व्हिटनी यू परीक्षण के लिए शक्ति विश्लेषण?

Question

क्या क्रसकल-वालिस और मान-व्हिटनी यू परीक्षण के लिए एक शक्ति विश्लेषण करना संभव है? यदि हाँ, तो क्या कोई आर पैकेज / फ़ंक्शन हैं जो इसे निष्पादित करते हैं?

Comments

यह मददगार हो सकता है: आंकड़े.stackexchange.com/questions/65808/…

R में एक pwr पैकेज है। लेकिन यह क्रुस्कल-वालिस की शक्ति परीक्षण नहीं करता है।

— हांग झान

Answer 1

शक्ति की गणना करना निश्चित रूप से संभव है।

अधिक विशिष्ट होने के लिए - यदि आप ऐसी स्थिति प्राप्त करने के लिए पर्याप्त धारणा बनाते हैं जिसमें आप गणना कर सकते हैं (कुछ फैशन में) अस्वीकृति की संभावना, तो आप शक्ति की गणना कर सकते हैं।

विल्कॉक्सन-मान-व्हिटनी में, यदि (उदाहरण के लिए) आप वितरण आकृतियों को मानते हैं (वितरण के रूप के बारे में एक धारणा बनाते हैं) और तराजू (फैलाव) और स्थानों के विशिष्ट मूल्यों या स्थानों में अंतर के बारे में कुछ धारणा बनाते हैं। , आप या तो बीजगणितीय या संख्यात्मक एकीकरण के माध्यम से शक्ति की गणना करने में सक्षम हो सकते हैं; असफल होना कि आप अस्वीकृति दर का अनुकरण कर सकते हैं।

$t_5$$t_5$$\sigma=1$$\delta=\mu_2-\mu_1=1$$\mu_1=0$$n_1=6,n_2=9$$\delta/\sigma$$1$

n1=6;n2=9;tdf=5;delta=1;al=0.05;nsim=10000
res = replicate(nsim,{y1=rt(n1,tdf);y2=rt(n2,tdf)+delta;wilcox.test(y1,y2)$p.value<=al})
mean(res)  # res will be logical ("TRUE" = reject); mean is rej rate

$n$$\delta$

स्थान परिवर्तन के कई मूल्यों के लिए इसे करने से आप परिस्थितियों के उस सेट के लिए पावर वक्र भी प्राप्त कर सकते हैं, यदि आप चाहें तो स्थान परिवर्तन बदल सकते हैं।

$n_1$$n_2$$\sigma^2$$\delta/\sigma$$\delta$$n$$n$$1-b_i$$\delta=\delta_i$$\Phi^{-1}(1-b)$$\delta$$\delta$$\delta$$n$$\delta$

$P(Y_2>Y_1)$

ध्यान दें कि जब ये परीक्षण शून्य के तहत वितरण-मुक्त (निरंतर वितरण के लिए) होते हैं, तो विकल्प के लिए अलग-अलग वितरण मान्यताओं के तहत व्यवहार भिन्न होता है।

क्रुश्कल-वालिस के लिए स्थिति समान है, लेकिन आपके पास निर्दिष्ट करने के लिए अधिक स्थान परिवर्तन (या जो भी अन्य स्थिति आप देख रहे हैं) है।

इस उत्तर में कथानक जोड़े के बीच एक निर्दिष्ट सहसंबंध के साथ सामान्य वितरण से नमूने के लिए मानकीकृत स्थान परिवर्तन की एक किस्म में एक विशेष नमूना आकार में एक हस्ताक्षरित रैंक परीक्षण के लिए एक युग्मित टी परीक्षण के खिलाफ पावर वक्र की तुलना को दर्शाता है । इसी तरह की गणना मान-व्हिटनी और क्रुस्कल-वालिस के लिए की जा सकती है।

Answer 2

मेरे पास आपके जैसा ही सवाल था। थोड़ा खोजने के बाद मुझे यह पैकेज मिला: https://cran.r-project.org/web/packages/MultNonParam/MultNonParam.pdf

kwpower (nreps, shifts, distname = c ("सामान्य", "लॉजिस्टिक"), स्तर = 0.05, mc = 0, taylor = FALSE)

nreps: प्रत्येक समूह में संख्या।

बदलाव: वैकल्पिक परिकल्पना के तहत विभिन्न आबादी के लिए ऑफसेट।

distname: अंतर्निहित टिप्पणियों का वितरण; वर्तमान में सामान्य और लॉजिस्टिक समर्थित हैं।

स्तर: परीक्षण स्तर।

mc: 0 एसिम्प्टोटिक गणना के लिए, या एमसी सन्निकटन के लिए सकारात्मक। टेलर: संभावित निर्धारण के लिए टेलर श्रृंखला सन्निकटन का उपयोग किया जाता है या नहीं, इसका निर्धारण तार्किक।