Diese Anleitung beschreibt die Durchführung eines Randomisierungstests (auch Permutationstest genannt) – einer Resampling-Methode zur Schätzung der Stichprobenverteilung einer Statistik, um ein Konfidenzintervall und einen p-Wert für einen Hypothesentest zu generieren. Randomisierungstests sind in vielen JMP-Berichten verfügbar.
Randomisierungstest
Hier beschreiben wir, wie man mit Fit Y by X einen Randomisierungstest für zwei Mittelwerte durchführt.
- Klicken Sie in einer geöffneten JMP-Datentabelle mit der rechten Maustaste auf die Spaltenüberschrift der nominalen X-Variablen (in diesem Beispiel „Geschlecht“) und wählen Sie „Neue Formelspalte“ > „Zufallsstichprobe“ > „Stichprobe mit Zurücklegen “. Dadurch wird eine neue Formelspalte mit dem Namen „Resample[Geschlecht]“ erstellt.
- Führen Sie einen t-Test für unabhängige Stichproben mit der Plattform „Fit Y by X“ durch. In diesem Beispiel ist die Zielvariable (Y) das Gewicht und die Faktorvariable (X) das Geschlecht. Informationen zur Durchführung dieses Tests und zur Interpretation der Ergebnisse finden Sie auf der Seite „t-Tests für unabhängige Stichproben und Konfidenzintervalle“ .
- Klicken Sie im Analyseberichtsfenster mit der rechten Maustaste auf die gewünschte Statistik und wählen Sie „Simulieren“ . Klicken Sie hier mit der rechten Maustaste auf die Spalte der Ausgabe, die die Differenz (zwischen den Mittelwerten) enthält.
- Im Simulationsfenster wählen Sie die Spalte aus, die ausgetauscht werden soll (Geschlecht), und die Spalte aus, die ausgetauscht werden soll (Resample[Geschlecht]), geben die gewünschte Anzahl von Stichproben (in diesem Beispiel 1000) und gegebenenfalls den Zufallsgenerator ein und klicken auf OK .
- JMP führt die Analyse für jede Stichprobe erneut durch. In jeder Iteration werden die Werte des Faktors X (Geschlecht) mit Zurücklegen neu gezogen.
- Die Ergebnisse werden in einer Datentabelle mit Statistiken für die Originalstichprobe und jede der Resamples gespeichert. Die Spalte SimID• kennzeichnet die Resampling-Nummer.
- Nutzen Sie die Verteilungsplattform , um die Ergebnisse der relevanten Statistiken zu untersuchen. Es werden Konfidenzintervalle für die ursprüngliche Schätzung (in diesem Beispiel die Differenz) sowie empirische (beobachtete) p-Werte angegeben.
Interpretation: Der empirische p-Wert für den zweiseitigen Test beträgt 0,3530. Das heißt, 35,3 % der beobachteten Resampling-Differenzen waren genauso extrem oder extremer als die tatsächlich beobachtete Differenz (7,37).
Big Class.jmp (Help > Sample Data Library)Big Class.jmp (Hilfe > Beispieldatenbibliothek)
Das in der JMP User Community (community.jmp.com) verfügbare Add-in für Randomisierungstests bietet ein Werkzeug zur Durchführung von Randomisierungstests für gängige Hypothesentests in JMP.
Besuchen Sie „Grundlagenanalyse“ > „Simulieren“ in der JMP- Hilfe , um mehr zu erfahren.
