Wie führt man einen Hypothesentest mit stark rechtsverzerrten Daten durch, die viele Nullen enthalten?Die Daten, die wir erhalten haben, sind „Fehleranzahl beim Subtrahieren“. Nehmen wir an, wir implementieren eine neue saubere Methode und möchten wissen, ob die neue Methode besser als die ursprüngliche Methode ist. Das heißt, wir möchten einen Hypothesentest durchführen, um sie zu beurteilen.
Das Problem ist jedoch: Für beide Stichprobensätze ist die Hauptzahl Null und weist mehrere Fehler auf. Gibt es in diesem Fall eine gute Methode zur Durchführung eines Hypothesentests?
Meine ursprüngliche Idee bestand darin, Daten in eine Normalverteilung umzuwandeln und dann einen T-Test mit zwei Stichproben durchzuführen. Da die Mehrheitszahl Null ist, habe ich versucht, meine Daten mit log(x+1) umzuwandeln, aber sie passten immer noch nicht zur Normalverteilung von JMP Continuous fit
Betreff: Wie führt man einen Hypothesentest mit stark rechtsverzerrten Daten durch, die viele Nullen enthalten?Der Logistikverteilung ist symmetrisch, daher ist diese Wahl nicht die beste. für Ihre Daten. Ich würde den Wilcoxon-Test nicht verwenden.
Die doppelte Exponentialverteilung (auch bekannt als Gumbel-Verteilung ) ist wie Ihre Daten verzerrt, daher wäre es die bessere Wahl. Ich würde den Median-Test verwenden.
Betreff: Wie führt man einen Hypothesentest mit stark rechtsverzerrten Daten durch, die viele Nullen enthalten?Vielen Dank für Ihre Antwort. Für nichtparametrische Tests habe ich in der JMP-Hilfe nachgeschlagen und dort steht Folgendes:
Wilcoxon-Test – leistungsstark für Logistikverteilungen
Mediantest – leistungsstark für doppelt exponentielle Verteilungen
Van-der-Waerden-Test – leistungsstark für Normalverteilungen
Kolmogorov-Smirnov-Test --> nicht so sicher
Meine Frage lautet also: Welche nichtparametrische Methode eignet sich besser für die rechtsschiefe Verteilung?
Betreff: Wie führt man einen Hypothesentest mit stark rechtsverzerrten Daten durch, die viele Nullen enthalten?Ich kann mir zwei Ansätze vorstellen. Der erste ist ein nichtparametrischer Test. Sie sind zusammen mit den t-Tests auch auf der Oneway-Plattform verfügbar. Die zweite Möglichkeit besteht darin, eine aussagekräftige Stichprobenstatistik zu definieren (z. B. 0,9-Quantil) und einen Bootstrap zu verwenden, um einen p-Wert für die Differenz zu erhalten.
