帮助解释 Freidman 测试结果 (Cochran-Mantel-Haenszel)大家好，
我正在对数据集进行 Freidman 测试。 数据测试了治疗的效果，由 10 名受试者组成。 每个受试者在 6 小时内测量了 6 次心率 (HR)。 为了进行测试，我保存了 HR 等级（序数）并将 Y 设置为 X 拟合 Y 中的 Y，科目为“块”，“小时”为 X。 这是 Cochran-Mantel-Haenszel 测试的输出，但我很难解释它们。 即使分数的相关性远大于 0.05，是否有显着影响？此外，如果结果确实表明治疗引起了显着变化，是否适合对标称数据进行 Steel-Dwass 所有配对测试作为事后测试？
谢谢您的帮助！
回复：帮助解释 Freidman 测试结果 (Cochran-Mantel-Haenszel)感谢您对此分析的解释和帮助。 这很有帮助！回复：帮助解释 Freidman 测试结果 (Cochran-Mantel-Haenszel)太好了，非常感谢您的解释。 这很有帮助回复：帮助解释 Freidman 测试结果 (Cochran-Mantel-Haenszel)残差不能提供更好的正态性估计。 它们提供了更相关的评估。
响应（心率）被建模为固定效应（治疗、时间）和随机效应（受试者、错误）的组合。 普通最小二乘回归对固定效应（响应均值）使用线性预测器，对随机效应（响应方差）使用正态分布。 响应被建模为组合，因此数据不能用于评估随机部分的正态性。 必须首先移除固定效应。 残差是观察到的响应（组合）减去每个观察的平均响应（固定效应）。 余数（残差）应该随机部分。 在您决定需要进行非参数分析之前，保存残差并检查它们的分布。
此外，很多时候，当残差不正常时，Y 的变换可以使它们正常。 此技术允许您在更广泛的实验类别中使用重复测量分析。
回复：帮助解释 Freidman 测试结果 (Cochran-Mantel-Haenszel)我认识的大多数统计学家都不会太认真地对待夏皮罗-威尔克检验，因为它可能过于敏感，特别是对于大样本量。很多失败的事情都是正常的，可以很好地与假设正态性的参数方法一起工作。我总是建议查看正常的分位数图并使用良好的判断力。
此外，您必须绝对检查正常性残差.如果您的数据有任何影响，那么整个数据块可能看起来不正常。假设是围绕错误，而不是原始数据值。想象一下，如果您的模型是 2 个组，其中存在较大的组效应。每个组可能是正态分布的，但整个数据集看起来是双峰的。
回复：帮助解释 Freidman 测试结果 (Cochran-Mantel-Haenszel)我没有看残差。 相反，我在分析分布时对数据应用了 Shapiro-Wilks 拟合优度检验。 查看残差会更好地估计正态性吗？
感谢您确认分析说明是正确的。 因此，如果我的方法是正确的，即使分数的相关性远大于 0.05，是否也会产生显着影响？ （正如我最初问的那样）
再次感谢你的帮助！回复：帮助解释 Freidman 测试结果 (Cochran-Mantel-Haenszel)我明白为什么行列有效。 我从来没有以这种方式进行非参数分析。您正确地遵循了说明。
回复：帮助解释 Freidman 测试结果 (Cochran-Mantel-Haenszel)在回归分析中，不假定数据呈正态分布。 您的意思是残差（估计误差）不是正态分布的吗？
回复：帮助解释 Freidman 测试结果 (Cochran-Mantel-Haenszel)我决定做一个非参数检验，因为夏皮罗-威尔克检验的应用表明我的数据不是正态分布的。
我已经进行了重复测量，但我担心由于我的数据可能不符合正态假设，因此出现 1 型错误的可能性会增加。
我引用的页面说弗里德曼检验是重复测量的非参数版本，我应该“计算每个块内的等级。 将此新列定义为具有序数建模类型。 在“按 X 拟合 Y”平台中输入等级为 Y。 输入其中一个效应作为阻止变量。 获得 Cochran-Mantel-Haenszel 统计数据。”
所以我不应该事先计算排名而只使用连续变量而不是序数变量？
谢谢你的帮助！
回复：帮助解释 Freidman 测试结果 (Cochran-Mantel-Haenszel)我建议尝试重复测量分析。 确保您的数据按心率、治疗、主题和小时进行组织。 见多元方法我引用的示例中的示例。
回复：帮助解释 Freidman 测试结果 (Cochran-Mantel-Haenszel)数据既不是参数也不是非参数。 数据是连续的（测量）或分类的（名义或有序计数）。 分析是参数的或非参数的。
您为什么决定使用非参数分析？
如果您决定继续进行非参数分析，则要知道 JMP 会根据您的数据计算等级。 不要预先计算等级并用等级代替数据。
您引用的页面是关于非参数多重比较的。 那是你需要的吗？
回复：帮助解释 Freidman 测试结果 (Cochran-Mantel-Haenszel)嗨，马克，
感谢您的回复。 我的数据是非参数的，这就是为什么我试图进行弗里德曼检验而不是重复测量分析。
有说明说要对 jmp 中的弗里德曼测试的等级执行 CMH。
https://www.jmp.com/support/help/14/nonparametric-multiple-comparisons.shtml
如果这是不正确的，有没有办法我仍然可以进行测试？回复：帮助解释 Freidman 测试结果 (Cochran-Mantel-Haenszel)应急平台执行交叉表分析。 分析基于计数，而不是排名。 CMH 检验引入了分层变量。 CMH 的四个版本取决于 Y 和 X 变量的建模类型。
您应该考虑重复测量分析。 请看这个技术说明了解更多信息。
