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無母數檢定
Dunn檢定是在Kruskal-Wallis檢定的H檢定統計量達到統計上顯著時,用來瞭解哪些成對群組間存在差異的一種事後比較方法。Dunn檢定利用各個群組的等級總和,使用z檢定和常態分配來評估成對群組間的差異,並採用Bonferroni校正來控制膨脹的第一類型錯誤機率。
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最小化母群體特性要求的統計檢定
Dunn檢定是在Kruskal-Wallis檢定的H檢定統計量達到統計上顯著時,用來瞭解哪些成對群組間存在差異的一種事後比較方法。Dunn檢定利用各個群組的等級總和,使用z檢定和常態分配來評估成對群組間的差異,並採用Bonferroni校正來控制膨脹的第一類型錯誤機率。
Kruskal-Wallis檢定的假設檢定是在檢驗3個或3個以上的獨立群組是否來自於完全相似的母群體之虛無假設,屬於一種無母數檢定。Kruskal-Wallis檢定使用在測量尺度至少為次序尺度的變項資料上,或單因子變異數分析的常態分配和/或變異數同質性的假設受到嚴重違反的時候。
曼–惠特尼U檢定是用來探討兩個獨立的群體或樣本是否有所不同的一種無母數檢定,通常用在變項資料至少為次序尺度或獨立樣本t檢定的基本假設受到嚴重違反的時候;而曼–惠特尼U檢定的假設檢定即在檢驗兩個獨立的群體或樣本是否來自於極為相似的母群體之虛無假設。
Wilcoxon配對符號等級檢定是用來探討兩個關聯樣本是否有所不同且資料至少為次序尺度的一種無母數檢定,而Wilcoxon配對符號等級檢定的假設檢定即是檢驗兩個關聯樣本是否來自極其相似的母群體之虛無假設。這個檢定雖然不若關聯樣本t檢定強大,卻比符號檢定更具敏感度。
符號檢定是用來比較兩個成對的樣本是否有顯著差異存在的一種統計檢定,屬於無母數檢定。符號檢定僅考量配對數值的增加或減少,而不管實際的差值,雖然較不具敏感度,但可直接利用二項分配來計算獲得某特定結果的機率並進行假設檢定,是種很容易執行的統計檢定方法。