我可以使用具有不同樣本大小的 Steel 嗎？<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />我有一個治療與對照的情況，對照有 9 個觀察結果，3 個治療中有 2 個觀察結果，而最後一個治療只有 6 個觀察結果。 JMP 允許我執行“有控制的鋼”分析，但是當原始論文聲明它應該用於相同的樣本量時，這是否有效？
回复：我可以使用具有不同樣本大小的鋼嗎？我很高興這有幫助！ 祝你分析順利！
- 瑪麗
回复：我可以使用具有不同樣本大小的鋼嗎？謝謝瑪麗，您的回復和詳細信息。 現在我知道我可以使用這個程序而不必擔心結果的有效性:)
回复：我可以使用具有不同樣本大小的鋼嗎？文檔團隊（我是其中的一員）最近在非參數多重比較測試的文檔中添加了更多細節，但不幸的是，這要到 JMP 13 才會出現。 但是對於您的問題，JMP 中的 Steel with Control 程序做允許不同的處理尺寸。通過僅對兩個處理中的觀察值進行排名來比較每對處理，計算每個處理的平均排名，然後計算“得分平均差”，這是應用連續性校正的排名差異。 標準化統計量是漸近正態的。這是基於 Hsu (1996)。
以下是應用於分數均值差的連續性校正的詳細信息：
- 用 n1 表示第一次處理中的觀察次數，用 n2 表示第二次處理中的觀察次數。
- 對包含這兩種處理的樣本中的觀察值進行排序。 並列排名是平均的。
- 用 ScoreSum1 表示第一次處理的秩和，用 ScoreSum2 表示第二次處理的秩和。
- 如果平均分數的差異是正的，那麼分數平均差給出如下：
得分平均差 = (ScoreSum1 - 0.5)/n1 - (ScoreSum2 + 0.5)/n2 - 如果平均分數的差異為負，則分數平均差異如下所示：
得分平均差 = (ScoreSum1 + 0.5)/n1 - (ScoreSum2 -0.5)/n2
我希望這有助於回答你的問題。
回复：我可以使用具有不同樣本大小的鋼嗎？謝謝你們的意見：）
回复：我可以使用具有不同樣本大小的鋼嗎？參考 Dmitrienko, A., et.al. (2007) 的表 6.8；使用 SAS 的藥物統計：實用指南; SAS 出版社第 144 頁：
Steel-Dwass 方法適用於相等的組樣本大小，而 Dunn 方法適用於不相等的組樣本大小。
但是，就像凱倫所說的那樣，在沒有 JMP 開發人員確認的情況下，需要對 JMP 正在做什麼充滿信心。
回复：我可以使用具有不同樣本大小的鋼嗎？不對您的特定情況發表評論，因為它通常“取決於”。你的數據假設是什麼，數據來自哪裡，為什麼你的樣本量不平衡，為什麼正態性不是一個合理的假設，等等。 （我並不是要你回答任何這些問題，只是提出在考慮此類問題時很快想到的問題）。
但是，我對多重比較感興趣，因此“通過 JMP 學習”我在 JMP 文檔中查找了 Steel with Control 測試，並沒有看到平衡與不平衡情況的提及。然而，文檔引用了 Hsu (1996)，在 Hsu 中，他確實討論了不平衡的情況（單面和雙面），但評論說“競爭的軟件......似乎並不容易獲得”。因此，自 Hsu 以來已經將近 20 年了，看來該軟件實際上可能很容易獲得。希望 JMP 開發人員可以“跳”到這裡並確認在 JMP 中實施的 Steel 程序確實如預期的那樣處理了不平衡情況。
