ノンパラメトリック検定こんにちは、みんな、
私は現在、オリーブオイルの脂肪酸組成に対する地理的起源の影響を調査する科学論文に取り組んでいます。 具体的には、4 つの異なる地理的起源のそれぞれから 9 つのサンプルを収集しました。 私の目標は、これら 4 つの起源の間で脂肪酸組成に大きな違いがあるかどうかを判断することです。
私の以前の研究では、グループ間の差異を評価するために ANOVA に続いて Tukey (HSD) 検定を使用することがよくありました。 しかし、現在の研究では、データの正規性と分散の均一性の前提が満たされない状況に遭遇しています。
この問題に対処するために、私はノンパラメトリック テストを検討してきました。 クラスカル-ウォリス テストを使用するという提案を見つけましたが、どの事後テストを組み合わせて使用すればよいかわかりません。
誰か指導してもらえませんか？
基本的なデータ分析とモデリングデータの探索と視覚化Re: ノンパラメトリック検定ELHさん、こんにちは。
私の会社では、グループの中心傾向を比較するためにクラスカル-ウォリス検定と (ムードの) 中央値検定をよく使用し、ノンパラメトリック データのグループ間の変動を比較するためにレベンヌ検定を使用します。
> ノンパラメトリック > ウィルコクソン / クラスカル-ウォリス検定
> ノンパラメトリック > ノンパラメトリック多重比較 > 各ペアのウィルコクソン
> ノンパラメトリック > 中央値検定
のクラスカル・ウォリス検定を比較します平均順位各人口の。
外れ値が存在すると、母集団の平均順位が大きく偏り、その結果、決定エラーが発生する可能性があります。
の気分の中央値検定を比較しますデータポイントの数各母集団の中央値を上回る/下回る値。
したがって、このテストは外れ値の存在に対してより堅牢になります。
お役に立てれば。お勉強美味しそうですね！！
Re: ノンパラメトリック検定ありがとう ：）
Re: ノンパラメトリック検定答えてくれてありがとう、とても充実した一日でした:)
