非正規データの傾きの違いを判断する方法はありますか?私のモデルには、カテゴリ効果変数が 1 つ、連続効果変数が 1 つ、連続役割 (Y) 変数が 2 つあります。 QQ プロットでは変数の残差分布は比較的正規に見えますが、Anderson-Darling 検定では分布が正規ではないことが示されました。 以前の投稿を読みましたが、交互作用のある ANCOVA を実行し、インジケーターのパラメーター化推定値を使用して傾きを比較する必要があると書かれていました。 これをノンパラメトリックに行う方法はありますか? ありがとう！
基本的なデータ分析とモデリング
