分散の均一性とノンパラメトリック検定WilcoxonまたはKruskal-wallis検定を実行するには、分散の均一性が必要ですか？ もしそうなら、私のデータがこの仮定に失敗した場合、どのようなテストを実行できますか？
私の目的は、標準化された存在量（n / m ^ 3）に関して、「季節」（7つのレベル、つまり2011年5月、2011年8月など）の間に統計的に有意な差があるかどうかを確認することです。 毎月、毎年同じ場所をサンプリングしました。
Re：分散の均一性とノンパラメトリック検定信頼区間がどのように定式化されているのかわからなかったので、ドキュメントを調べました。 JMPガイドには含まれていませんが、 SAS/STATドキュメント。 漸近法はおそらくJMPが使用するものです。 応答変数の分布については何も想定していません。 これは、ペアごとの差が大きなNに対して正規分布していることを前提としています。 もう1つの方法（正確な制限）は、応答の分布モデルを想定していません。
Re：分散の均一性とノンパラメトリック検定ねえマーク、
これは、ホッジス・レーマン推定と、ウィルコクソンの各ペア検定を使用して生成された対応する信頼区間にも当てはまりますか？
ありがとう、
Re：分散の均一性とノンパラメトリック検定パーフェクト、ありがとう！Re：分散の均一性とノンパラメトリック検定明確にするために、ノンパラメトリック検定は、場所、形状、スケールなどの特定のパラメーターを参照せずに、母集団の違いに対処します。 したがって、等分散性の仮定はありません。
