Was ist das nicht parametrische Äquivalent einer Zwei-Wege-ANOVA, die Interaktionen enthalten kann?

20

Hallo, ich versuche, das nicht-parametrische Äquivalent einer Zwei-Wege-ANOVA (3x4-Design) zu finden, die Wechselwirkungen einschließen kann. Aus meiner Lektüre in Zar 1984 "Biostatistische Analyse" geht hervor, dass dies mit einer in Scheirer, Ray und Hare (1976) beschriebenen Methode möglich ist. Anderen Online-Beiträgen zufolge wurde jedoch gefolgert, dass diese Methode nicht mehr angemessen ist (wenn überhaupt) war).

Weiß jemand, welche Methode dafür geeignet wäre und wenn ja, welche Funktionen in R oder Stata?

r anova nonparametric stata interaction user35595
quelle
Die beste Wahl (falls vorhanden) hängt davon ab, warum Sie der Meinung sind, dass die klassische ANOVA in Ihrem Fall nicht geeignet ist.
Michael M
Hallo Michael, die klassische ANOVA ist nicht geeignet, da es trotz der Verwendung von Transformationen nicht möglich ist, die Normalitätsannahme zu erfüllen.
user35595

Antworten:

22

Wenn die meisten Menschen an ein nicht parametrisches Äquivalent von ANOVA denken, denken sie an den Kruskal-Wallis-Test . Der Kruskal-Wallis-Test kann jedoch nicht auf eine Fakultätsstruktur angewendet werden.

Die erste Problemumgehung besteht darin, alle Ihre Bedingungen als Einweganalyse auszuführen. Auf diese Weise können Sie Ihre Faktoren nicht einzeln testen, sondern erhalten möglicherweise das, was Sie benötigen, aus dem Haupttest, möglicherweise kombiniert mit Post-Hoc-Tests.

Der Kruskal-Wallis-Test kann jedoch als Sonderfall einer ordinalen logistischen Regression betrachtet werden. Außerdem OLR kann eine faktorielle Struktur handhaben und erfordert nicht , dass Ihre Antwortdaten werden in der Regel nur verteilt, dass sie Ordnungs sind. Dies ist wahrscheinlich die beste Option. Auf der Hilfe-Website der UCLA zu hervorragenden Statistiken finden Sie Anleitungen zu OLR in R und Stata .

gung - Wiedereinsetzung von Monica
quelle
Die Vignetten aus dem Ordinalpaket bieten eine gute Einführung in die ordinale logistische Regression und clmverfügen über weit mehr Funktionen als der polrBefehl im MASS-Paket.
John
Hi gung, und danke für die Antwort. Habe ich mich geirrt, dass mit dem Kruskal-Wallis-Test keine Interaktionseffekte erkennbar sind, da es sich nur um das nicht parametrische Äquivalent einer Einweg-ANOVA handelt? Ich bin wirklich daran interessiert, die Interaktionseffekte zu sehen, da klar ist, dass sie existieren, und möchte dies richtig demonstrieren können. In einem solchen Fall ist die Verwendung von OLR angemessen?
user35595
OLR ist vollkommen angemessen; In diesem Fall ist dies die beste Option.
gung - Wiedereinsetzung von Monica
1
Alle kontinuierlichen Daten sind ebenfalls ordinal. Es bedeutet nur, dass Sie N Ränge ohne Bindungen haben.
gung - Reinstate Monica
2
@gung in der Tat würde ich sagen, dass der Begriff der Ordinalität ontologisch vor dem Begriff der Quantität steht . :)
Alexis