不等分散を持つ正規でないデータをテストする<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />正規から遠く離れており、分散が等しくないデータに対してどの検定を実行するかを提案してくれる人はいますか。 治療法は8種類あります(ただし、ある治療法にはこの特定のパラメーターのデータがありません)私の実験では4つの複製がありました。 これはフィールド実験です。
Re: 分散が等しくない非正規データの検定あなたのようなノンパラメトリックデータの場合、中央値検定はうまく機能します。 私は特にムード中央値テストが好きです。
Re: 分散が等しくない非正規データの検定ご経験を共有していただき、誠にありがとうございます。 私は博士号を持っています。ワシントン州立大学ノースウェスト研究拡張センター園芸学部の学生。 私の博士号このプロジェクトは、カボチャの生産と品質に関する生分解性プラスチックのマルチ、および時間の経過に伴うフィールドでのマルチの生分解に焦点を当てています。 マルチに関する商品は、6件お取り扱いがございます。 私が現在処理しようとしているデータセットは、敷設から作物の収穫まで 15 日間隔で測定されたマルチの視覚的劣化パーセントです (105 日、7 回の測定)。
あなたが提案したように、ペアワイズテストを実行します。 これで、ペアごとの違いがわかるようになったと思います。
今後ともご指導のほどよろしくお願い申し上げます。
どうもありがとう。 シュレシュ
Re: 分散が等しくない非正規データの検定私たちは皆、どこかから始めなければなりません。 私も大学院でノンパラメトリック統計に出会ったので、あなたの気持ちはよくわかります。 オペレーションズリサーチの修士課程の候補者は、私の学校で統計コースのコアセットを受講する必要がありましたが、私たちの中には統計を専攻した人は一人もおらず、私自身も大学院に進学するまでは統計学のバックグラウンドがありませんでした。実際、スピードを上げようとすると、初心者レベルの統計コースをいくつか受講する必要があり、そうしないと失敗する危険がありました。 もちろん、ほとんどのコースでは、これから遭遇するすべてのデータセットが均一分散的で、正規または正規に近いものであるかのように統計を教えています。 統計学を専攻する人はノンパラメトリック統計について徹底した教育を受けていると思いますが、それ以外の人は統計学者を探すという答えが返ってくる傾向があります。 もちろん、卒業研究で分析が必要になったとき、私は実質的にチームの統計学者だったので、順位合計テストの短期集中コースを受講する必要がありました。このプロジェクトは主に工学/動物科学のプロジェクトでしたが、私は手術室の学位を取得中の若手エンジニアだったので、すべての分析は私に任されました。
とにかく、Wilcoxon Rank Sums 検定ではなく、Kruskal-Wallis 検定を実行します。 ウィルコクソン テストは、2 つの治療レベルがある場合にのみ実行されます。 クラスカル-ウォリス検定では、非常に有意な差が検出されました ( p < 0.0001) であるため、違いが存在する場所を特定したい場合は、ペアごとのテストを実行する必要があります。 私の以前の回答にリンクされているスレッドを参照してください。 また、これらのテストがどのように機能するかをより深く理解するために、これらのテストについて読んでみるのもよいでしょう。
Re: 分散が等しくない非正規データの検定お返事ありがとうございます。 私はJMPの初心者です。 Wilcoxon テストを実行すると、次の出力が得られました。 レベル A、B....H が私の治療法です。 結果をどう解釈してよいかわかりません。ご提案をいただければ幸いです。
平均偏差と標準偏差は次のとおりです。
ありがとう、シュレシュ
Re: 分散が等しくない非正規データの検定ノンパラメトリック データセットがあるため、ANOVA を使用できない可能性があるため、ノンパラメトリック検定を実行する必要があります。 ANOVA は、特にデータセットが均衡している場合、正規性と等分散性からの逸脱を処理するのに十分な堅牢性を備えています。 データが「正常とは程遠い」と述べているため、ANOVA は使用できないと思われるかもしれません。
クラスカル-ウォリス検定を使用する必要があります。 見るこのスレッドノンパラメトリック テストの詳細については、
