Якщо модель не відповідає припущенням ANOVA (зокрема, нормальність), якщо рекомендується односторонній непараметричний тест Крускала-Уолліса. Але що робити, якщо у вас є кілька факторів?
Якщо модель не відповідає припущенням ANOVA (зокрема, нормальність), якщо рекомендується односторонній непараметричний тест Крускала-Уолліса. Але що робити, якщо у вас є кілька факторів?
Відповіді:
Можна використовувати тест на перестановку.
Сформуйте свою гіпотезу як повний та зменшений тест моделі та використовуючи вихідні дані, обчисліть F-статистику для повного та зменшеного тестування моделі (або іншої статистики, що цікавить).
Тепер обчисліть пристосовані значення та залишки для зменшеної моделі, потім випадковим чином перестановіть залишки та додайте їх до встановлених значень, тепер зробіть повний та зменшений тест на перестановленому наборі даних та збережіть F-статистику (або інше). Повторіть це багато разів (наприклад, 1999).
Значення р - це частка статистичних даних, яка більше або дорівнює початковій статистиці.
Це можна використовувати для тестування взаємодій або груп термінів, включаючи взаємодії.
Тест Крускаля-Уолліса - особливий випадок моделі пропорційних шансів. Ви можете використовувати модель пропорційних шансів для моделювання декількох факторів, коригування для коваріатів тощо.
Тест Фрідмана дає непараметричний еквівалент односторонньому ANOVA з блокуючим фактором, але не може зробити нічого складнішого за це.