双方向モデルのクラスカルウォリス一方向検定に相当するものはありますか？

モデルがANOVAの仮定を満たさない場合（特に正規性）、一方向の場合、クラスカルワリスのノンパラメトリック検定が推奨されます。しかし、複数の要因がある場合はどうでしょうか？

順列検定を使用できます。

完全で縮小されたモデル検定として仮説を立て、元のデータを使用して、完全で縮小されたモデル検定（または関心のある別の統計）のF統計を計算します。

縮小されたモデルの近似値と残差を計算し、残差をランダムに置換し、それらを近似値に追加し、置換されたデータセットに対して完全かつ縮小されたテストを実行し、F統計量（またはその他）を保存します。これを何度も繰り返します（1999年など）。

p値は、元の統計値以上の統計値の割合です。

これは、相互作用または相互作用を含む用語のグループをテストするために使用できます。

クラスカル・ワリス検定は、比例オッズモデルの特殊なケースです。比例オッズモデルを使用して、複数の因子をモデリングしたり、共変量を調整したりできます。

フリードマンの検定は、ブロッキングファクターを使用した一元配置分散分析に相当するノンパラメトリックを提供しますが、これより複雑なことはできません。