गैर-पैरामीट्रिक दो-तरफ़ा एनोवा के बराबर क्या है जिसमें इंटरैक्शन शामिल हो सकते हैं?


20

नमस्ते, मैं एक दो तरफ़ा एनोवा (3x4 डिज़ाइन) के गैर-पैरामीट्रिक समकक्ष को खोजने की कोशिश कर रहा हूं जो बातचीत को शामिल करने में सक्षम है। ज़ार 1984 में मेरे पढ़ने से "बायोस्टैटिकल एनालिसिस" यह संभव है कि Scheirer, Ray, और Hare (1976) में बताई गई एक विधि का उपयोग करके, हालाँकि, ऑनलाइन अन्य पदों के अनुसार यह अनुमान लगाया गया था कि यह विधि अब उपयुक्त नहीं है (यदि कभी भी हो तो) था)।

क्या किसी को पता है कि ऐसा करने के लिए कौन सी विधि उपयुक्त होगी, और यदि ऐसा है तो R या Stata में संबंधित कार्य?


सबसे अच्छा विकल्प (अगर कोई है) इस कारण पर निर्भर करता है कि आपको लगता है कि क्लासिक एनोवा आपके मामले में उपयुक्त नहीं है।
माइकल एम

हाय माइकल, क्लासिक एनोवा उपयुक्त नहीं है क्योंकि परिवर्तनों का उपयोग करने के बावजूद सामान्यता की धारणा को पूरा करना संभव नहीं है।
user35595

जवाबों:


22

जब अधिकांश लोग एनोवा के गैर-पैरामीट्रिक समकक्ष के बारे में सोचते हैं, तो वे क्रुस्कल-वालिस परीक्षण के बारे में सोचते हैं । हालांकि, क्रुस्कल-वालिस परीक्षण को एक तथ्यात्मक संरचना पर लागू नहीं किया जा सकता है।

इसके लिए पहला तरीका यह है कि आप अपनी सभी शर्तों को एक तरफ़ा विश्लेषण के रूप में चलाएं। यह आपको व्यक्तिगत रूप से आपके कारकों का परीक्षण करने की अनुमति नहीं देता है, लेकिन हो सकता है कि आपको मुख्य परीक्षण से जो आवश्यक हो, संभवतः पोस्ट-हॉक परीक्षणों के साथ संयुक्त किया जाए।

हालांकि, क्रुस्कल-वालिस परीक्षण को विशेष रूप से लॉजिस्टिक प्रतिगमन का एक विशेष मामला माना जा सकता है । इसके अलावा, ओएलआर एक तथ्यात्मक संरचना को संभाल सकता है , और यह आवश्यक नहीं है कि आपके प्रतिक्रिया डेटा को सामान्य रूप से वितरित किया जाए, केवल यह कि वे क्रमबद्ध हैं। यह आपके लिए सबसे अच्छा विकल्प होने की संभावना है। यूसीएलए के उत्कृष्ट आँकड़े मदद वेबसाइट पर, आप दोनों में OLR के लिए गाइड पा सकते हैं आर और Stata


ऑर्डिनल पैकेज के विग्नेट्स ऑर्डिनल लॉजिस्टिक रिग्रेशन का एक अच्छा परिचय प्रदान करते हैं और MASS पैकेज में कमांड की clmतुलना में कहीं अधिक क्षमताएँ हैं polr
जॉन

हाय गंग, और प्रतिक्रिया के लिए धन्यवाद। क्या मैं इसमें गलत हूं कि क्रुस्कल-वालिस परीक्षण का उपयोग करना बातचीत के प्रभावों को देखना संभव नहीं है क्योंकि यह एक-तरफ़ा एनोवा के बराबर गैर-पैरामीट्रिक है? मैं वास्तव में बातचीत के प्रभावों को देखने में दिलचस्पी रखता हूं, क्योंकि यह स्पष्ट है कि वे मौजूद हैं, और इसे ठीक से प्रदर्शित करने में सक्षम होना चाहते हैं। ऐसे मामले में OLR का उपयोग करना उचित है?
user35595

OLR पूरी तरह से उचित है; यह इस मामले में आपका सबसे अच्छा विकल्प है।
गूँग - मोनिका

1
सभी निरंतर डेटा के रूप में अच्छी तरह से सामान्य हैं। इसका सीधा सा मतलब है कि आपके पास एन रैंक w / नो टाईल्स हैं।
गूँग - मोनिका

2
@ गुंग वास्तव में, मैं कहूंगा कि मात्रा की अवधारणा से पहले अध्यादेश की अवधारणा सैद्धांतिक रूप से है । :)
एलेक्सिस
हमारी साइट का प्रयोग करके, आप स्वीकार करते हैं कि आपने हमारी Cookie Policy और निजता नीति को पढ़ और समझा लिया है।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.