檢定方差不等的非常態數據<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />有誰可以建議我對遠離正常且方差不相等的資料執行哪個測試。 有8種治療方法（但一種治療方法沒有該特定參數的數據）我的實驗重複了 4 次。 這是一個現場實驗。
回覆：測試變異數不等的非常態數據對於像您這樣的非參數數據，中位數檢定效果很好。 我特別喜歡情緒中位數測驗。
回覆：測試變異數不等的非常態數據非常感謝您分享您的經驗。 我是一名博士。華盛頓州立大學西北研究與推廣中心園藝系學生。 我的博士學位計畫重點在於可生物降解塑膠覆蓋物對南瓜產量和品質的影響，以及覆蓋物隨時間的推移在田間的生物降解。 我正在處理 6 種覆蓋物產品。 我現在嘗試處理的資料集是從鋪設到作物收穫每 15 天間隔測量一次的覆蓋物視覺退化百分比（105 天，7 次測量）。
我按照您的建議進行了成對測試。 現在我想我能夠看到成對的差異。
我非常感謝您持續的指導。
太感謝了。 舒雷什
回覆：測試變異數不等的非常態數據我們都必須從某個地方開始。 我在研究所時就受到了非參數統計的影響，所以我知道你的感受。 運籌學碩士候選人被要求在我的學校學習一套核心的統計課程，但我們都不是統計專業，而且我在研究生院之前沒有統計背景；實際上，我必須參加一些入門級統計課程才能加快速度，否則就會有失敗的風險。 當然，大多數課程教授統計學，就好像您遇到的每個資料集都是同方差且常態或接近常態的。 我確信統計專業的學生接受了全面的非參數統計教育，但對於我們其他人來說，答案往往是找到統計學家。 當然，當我的研究生研究需要分析時，我實際上是團隊統計學家，所以我必須參加排名和測試的速成課程；這個專案主要是一個工程/動物科學項目，但由於我是正在攻讀 OR 學位的初級工程師，所以所有分析都落在了我的身上。
無論如何，您沒有執行 Wilcoxon Rank Sums 檢驗，而是執行 Kruskal-Wallis 檢定。 僅當您有兩個治療等級時才執行 Wilcoxon 測試。 Kruskal-Wallis 檢定發現了非常顯著的差異（ p < 0.0001)，因此如果您希望確定差異存在的位置，則需要執行成對測試。 請參閱我之前的回覆中連結的主題。 您可能還想閱讀這些測試，以便更好地了解它們的工作原理。
回覆：測試變異數不等的非常態數據感謝你的回覆。 我是 JMP 的新手。 當我執行 Wilcoxon 測試時，我得到以下輸出。 A、B....H 級是我的治療方法。 我不知道如何解釋我的結果。任何建議將不勝感激。
平均值和標準差如下：
謝謝，舒雷什
回覆：測試變異數不等的非常態數據您有一個非參數資料集，因此您需要執行非參數檢驗，因為您可能無法使用變異數分析。 變異數分析足夠穩健，可以處理常態性和同方差性的偏差，特別是在資料集平衡的情況下。 正如您所說，您的數據“遠非正常”，因此可能會假設您無法使用變異數分析。
您需要使用 Kruskal-Wallis 檢定。 看這個線程有關非參數檢定的詳細資訊。
