Який непараметричний еквівалент двосторонньої ANOVA, який може включати взаємодії?

Привіт, я намагаюся знайти непараметричний еквівалент двосторонньої ANOVA (3x4 конструкції), яка здатна включати взаємодії. З мого читання в Зарі 1984 р. "Біостатистичного аналізу" це можливо за допомогою методу, викладеного в Шірера, Рея і Зайця (1976), однак, згідно з іншими публікаціями в Інтернеті, було зроблено висновок, що цей метод більше не підходить (якщо він коли-небудь був).

Хтось знає, який метод був би підходящим для цього, і якщо так, відповідні функції в R або Stata?

— user35595
джерело

Найкращий вибір (якщо є) залежить від причини, чому ви вважаєте, що класичний ANOVA у вашому випадку не підходить.

— Майкл М

Привіт Майкл, класичний ANOVA не підходить, оскільки незважаючи на використання перетворень, неможливо виконати припущення про нормальність.

— user35595

Коли більшість людей думає про непараметричний еквівалент ANOVA, вони думають про тест Крускала-Уолліса . Проте тест Крускала-Уолліса не може бути застосований до факторної структури.

Перше вирішення цього питання - запустити всі свої умови як однобічний аналіз. Це не дозволяє вам перевіряти свої фактори окремо, але ви, можливо, зможете отримати те, що вам потрібно, з основного тесту, можливо, поєднаного з пост-спеціальними тестами.

Проте тест Крускала-Уолліса можна вважати особливим випадком порядкової логістичної регресії . Більше того, OLR може обробляти факториальну структуру, і не вимагає, щоб ваші дані відповіді були розповсюджені, лише щоб вони були порядковими. Це, мабуть, найкращий варіант. На веб-сайті про відмінну статистику UCLA ви можете знайти посібники з OLR як в R, так і в Stata .

— gung - Відновити Моніку
джерело

Віньєтки з порядкового пакету дають хороший вступ до порядкової логістичної регресії та clmмають набагато більше можливостей, ніж polrкоманда в пакеті MASS.

— Іван

Привіт Гун, і дякую за відгук. Я помиляюся, що за допомогою тесту Крускала-Уолліса неможливо побачити ефекти взаємодії, оскільки це лише непараметричний еквівалент однобічної ANOVA? Мені дуже цікаво бачити ефекти взаємодії, оскільки зрозуміло, що вони існують, і я хотів би мати можливість це правильно продемонструвати. У такому випадку підходить використання OLR?

— user35595

OLR цілком підходить; це найкращий варіант у цьому випадку.

— gung - Відновіть Моніку

Усі постійні дані також є порядковими. Це просто означає, що у вас N рангів без зв’язків.

— gung - Відновіть Моніку

@ngng дійсно, я б сказав, що поняття ординальності є онтологічно раніше поняття кількості . :)

— Олексій