비대칭 1-표본 중앙값 검정비대칭으로 치우친 데이터에 대해 비모수적 테스트를 완료하려고 합니다. 배포 창에서 테스트 수단 옵션을 사용하고 있지만 Wilcoxon 서명 테스트에는 대칭이 필요하며 이 왜곡된 데이터는 비대칭입니다. Wilcoxon 테스트 대신 1-표본 부호 테스트를 수행할 수 있는 옵션이 있습니까?
TankRe: 비대칭 1-표본 중앙값 검정정말 고마워요 댄.
명목형 유형을 변경하는 것을 잊어버렸습니다. 이제 작동합니다.
그건 그렇고, 그룹에 대한 비교 수단을 사용하기 위해 전송된 순위 테스트를 사용하는 ANOM이 정규 및 대칭 dist 형태로 나오지 않는다는 것을 알았습니다. 하지만 도움말에 정보가 제한되어 있고 심판을 제공하기 때문에 그것이 어떻게 작동하는지 이해하려고 노력합니다. 넬슨에게 연락했는데 연락이 안 돼요. 기본적인 지식이 있다면 그 말을 듣게되어 기쁩니다.
감사합니다.
답: 비대칭 1-표본 중앙값 검정이 단계를 수행했다면 두 가지 통계 테스트를 거쳐야 합니다. 당신이 보는 것의 화면 캡처를 제공해 주시겠습니까? 명목형 모델링 유형을 갖도록 열을 변경했습니까?
대칭 테스트에는 여러 가지 가능한 접근 방식이 있습니다. 연속 데이터의 분포를 만들고 요약 통계 아래에서 왜도 측정값을 볼 수 있습니다. 합리적으로 0에 가까운 값은 데이터가 대칭 분포에서 나올 가능성이 있음을 나타냅니다. 왜도 통계의 불확실성에 대한 대략적인 아이디어를 얻으려면 대략적인 경험 법칙에 따라 왜도에 대한 표준 오차는 SQRT(6/n)입니다. 이 접근 방식은 일반적으로 Wilcoxon 테스트에 대한 가정을 충족하는 데 충분합니다.
보다 정확한 테스트를 수행하려면 이 저널 기사에 설명된 것과 같은 내용을 사용하여 테스트를 구축해야 합니다.
랜들스, 플리그너, 폴리셀로, 울프(1980)
대칭 대 비대칭에 대한 무점근 분포 테스트
미국 통계 협회 저널
Vol. 75, No. 369, Mar., pp. 168-172
답: 비대칭 1-표본 중앙값 검정안녕하세요 댄,
저도 요즘 그 문제로 고민 중이에요.
아래에 제안된 솔루션을 적용하려고 시도했지만 찾을 수 없습니다. 우도비 검정은 비대칭 거리를 갖는 표본의 평균이 목표값과 같은지 여부를 검정합니다.
게다가 분포의 대칭성을 어떻게 테스트할 수 있나요?
감사합니다
답: 비대칭 1-표본 중앙값 검정감사합니다!답: 비대칭 1-표본 중앙값 검정서명 테스트를 만드는 것은 매우 쉽습니다.
조건부 수식인 새 열을 만듭니다. 원본 데이터가 목표보다 크면 1 값을 지정하고, 그렇지 않으면 0을 지정하십시오(목표와 동일한 값이 없다고 가정한다는 점에 유의하십시오. 그런 일이 발생하면 대부분의 텍스트에서는 데이터에서 해당 관찰을 제거할 것을 권장합니다.
이 수식 열에는 명목형 모델링 유형이 있어야 합니다. 이제 해당 열을 배포합니다. 빨간색 팝업에서 확률 테스트를 선택합니다. 일반적으로 가정된 확률은 0.5입니다. 두 가지 다른 테스트를 받게 됩니다. 가능성 비율 테스트는 교과서에 언급된 대부분의 "수작업" 계산과 일치합니다. 일반적으로 두 테스트 모두 결론에 동의합니다.
