可以包含相互作用的双向方差分析的非参数等价情况是什么?


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嗨,我正在尝试找到一种双向ANOVA(3x4设计)的非参数等效项,它能够包含交互作用。从我在Zar 1984年的“生物统计学分析”中的阅读可以使用Scheirer,Ray和Hare(1976)中提出的方法来实现,但是,据在线其他帖子推断,该方法不再适用(如果有的话)是)。

有谁知道哪种方法适合这样做,如果是,那么R或Stata中的相应功能是否合适?


最佳选择(如果有)取决于您认为经典ANOVA不适合您的情况的原因。
Michael M

迈克尔,您好,经典的方差分析是不合适的,因为尽管使用了变换,但无法满足正态性假设。
user35595 2013年

Answers:


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当大多数人想到非参数方差分析时,他们会想到 Kruskal-Wallis检验。但是,Kruskal-Wallis检验不能应用于阶乘结构。

解决此问题的第一个方法是将所有条件作为单向分析运行。这不能让您单独测试因素,但是您可以从主要测试中获得所需的信息,并可以与事后测试结合使用。

但是,可以将Kruskal-Wallis检验视为序数逻辑回归的一种特殊情况。此外,OLR 可以处理阶乘结构,并且不需要您的响应数据是正态分布的,仅要求它们是顺序的即可。这可能是您的最佳选择。在UCLA出色的统计帮助网站上,您可以在RStata中找到有关OLR的指南。


序数包中的小插图很好地介绍了序数逻辑回归,并且clmpolrMASS包中的命令具有更多的功能。
John

嗨,龚先生,谢谢您的答复。我是否会因为使用Kruskal-Wallis检验而误认为相互作用效应,因为它只是单向方差分析的非参数等效项?我很想看到交互作用,因为很明显它们已经存在,并且希望能够正确地演示这一点。在这种情况下,使用OLR是否合适?
user35595 2013年

OLR非常合适;在这种情况下,这是您的最佳选择。
gung-恢复莫妮卡

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所有连续数据也是序数。这仅表示您拥有N个无联系的等级。
gung-恢复莫妮卡

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@gung实在的,我要说的是,这个概念序数是本体论上之前的概念数量。:)
Alexis 2014年
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