이것은 JMP 자체에 대한 질문이 아니라 기본 통계에서 일반적이고 오래된 질문입니다. 제 개인적인 관심에서 나옵니다. 이것은 사용자의 질문이 아닙니다.
미국의 비정규 데이터에 대해 여전히 Wilcxon 검정이 권장됩니까?
JMP의 통계 지식 포털에서 다음과 같은 제안을 봅니다.
https://www.jmp.com/en_ch/statistics-knowledge-portal/t-test/two-sample-t-test.html
기본 측정값이 정규 분포를 따르지 않는다는 것을 알고 있다면 어떻게 될까요? 또는 표본 크기가 크고 정규성 검정이 거부되면 어떻게 됩니까? 이 상황에서 비모수 분석을 사용할 수 있습니다. 이러한 유형의 분석은 데이터 값이 특정 분포에서 나온다는 가정에 의존하지 않습니다. 2-표본 t-검정의 경우 Wilcoxon 순위 합계 검정은 사용할 수 있는 비모수 검정입니다.
개인적으로 비정규성 데이터에 대해서도 Welch의 테스트가 괜찮다고 생각합니다.
- 표본 크기가 크거나 작지 않은 경우 Welch의 검정은 비정규성에 강건합니다.
- 위치 매개변수의 이동에 관심이 있는 경우 Wilcoxon 테스트는 인구 분포에 대해 Welch 테스트보다 더 엄격한 가정(즉, F_1(x) = F_2(x-theta))이 필요합니다.
분석가가 평균의 차이에만 관심이 있고 다른 매개변수에는 관심이 없는 경우 나 자신도 Welch의 검정(분산 또는 정규성을 검정하지 않음)을 추천하고 싶습니다.
H0이 "두 분포가 동일"하거나 실험이 무작위 통제 실험인 경우(표준 t-테스트는 데이터 점수를 사용한 순열 테스트의 근사치이기 때문에) 학생의 t 테스트를 권장합니다. 레만 참조 통계적 가설 테스트 ).
Wilcoxon 검정은 종종 비모수 검정으로 설명되지만 H0이 "두 위치 매개변수가 같음"인 경우 모집단 분포에 대한 가정에 크게 의존합니다. 그런 의미에서 H0이 "H0:두 위치 매개변수가 같음"인 경우 Welch의 테스트는 더 비모수적이며 Wilcoxon의 테스트는 더 모수적입니다.
Bradley Joens-san의 실험 설계 책에서는 Welch's t-test의 견고성을 강조하고 변수 변환(제조 영역에서)을 권장한다고 생각합니다.
이러한 종류의 "흐름도" 또는 "요리책" 결정에 대한 철학적 비평가도 읽고 싶다면 McElreath,R.(2020:2nd ed.)의 1장을 참조하십시오. 통계적 재검토 (2판), CRC를 누릅니다.
