相互作用を含めることができる2因子ANOVAのノンパラメトリックな同等物は何ですか?


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こんにちは、相互作用を含めることができる双方向ANOVA(3x4設計)のノンパラメトリックな同等物を見つけようとしています。Zar 1984「生物統計学的分析」の私の読書から、これはシャイラー、レイ、およびヘア(1976)で述べられた方法を使用して可能ですが、オンラインの他の投稿によると、この方法はもはや適切ではないと推測されましただった)。

誰がそれを行うのに適切な方法を知っていますか?もしそうなら、RまたはStataの対応する機能は?


最良の選択(ある場合)は、古典的なANOVAがあなたの場合に適切でないと考える理由に依存します。
マイケルM

こんにちはマイケル、古典的なANOVAは適切ではありません。変換を使用しているにもかかわらず、正規性の仮定を満たすことができないからです。
user35595

回答:


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ほとんどの人がANOVAのノンパラメトリックな同等物について考えるとき、彼らはクラスカル・ワリス検定について考えます。ただし、クラスカル・ワリス検定は階乗構造に適用できません。

これに対する最初の回避策は、すべての条件を一方向分析として実行することです。これにより、要因を個別にテストすることはできませんが、必要に応じて事後テストと組み合わせてメインテストから必要なものを取得できる場合があります。

ただし、クラスカル・ワリス検定は、順序ロジスティック回帰の特殊なケースと見なすことができます。さらに、OLR 階乗構造処理でき、応答データが正規分布している必要はなく、順序付けられている必要があります。これが最良のオプションである可能性があります。UCLAの優れた統計ヘルプWebサイトでは、RStataの両方でOLRのガイドを見つけることができます。


順序パッケージのビネットは、順序ロジスティック回帰の入門として適切であり、MASSパッケージのコマンドclmよりもはるかに多くの機能を備えていpolrます。
ジョン

こんにちは、グン。回答ありがとうございます。Kruskal-Wallis検定を使用した場合、それは一元配置分散分析に相当するノンパラメトリックなものであるため、相互作用効果を確認することはできません。相互作用効果が存在することは明らかであり、これを適切に実証できるようにしたいので、相互作用効果を見ることに本当に興味があります。そのような場合、OLRを使用することは適切ですか?
user35595

OLRは完全に適切です。この場合、これが最良のオプションです。
GUNG -復活モニカ

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連続データもすべて序数です。それは、あなたがNランクを持っていることを意味します。
GUNG -復活モニカ

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実際、@ gungは、順序の概念が数量の概念よりもオントロジー的に優先していると言えます。:)
アレクシス14
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