基于 Mann-Whitney 效应的非参数 MANOVA
统计理论
2018-02-13 v2 统计理论
摘要
多元方差分析（MANOVA）是一种强大且通用的度量多元多因子数据主效应与交互效应的推断与量化方法。然而，它既不对单位变化稳健，也不是序数数据的有意义工具。因此，我们提出一种新颖的非参数 MANOVA。与现有的基于秩的过程相反，我们推断以有意义的 Mann-Whitney 型效应（而非分布函数）表述的假设。检验基于多元秩效应估计量的二次型，临界值由 bootstrap 获得。这一新发展的过程进而为一般模型（如非参数 Behrens-Fisher 问题以及多元单因素、双因素和更高阶交叉设计）提供了渐近精确且一致的推断。小样本计算机模拟证实了所发展方法对具有协方差异质性的序数及度量数据的可靠性。最后，对真实数据示例的分析说明了结果的适用性与正确解释。
引用
@article{arxiv.1712.06983,
title = {Nonparametric MANOVA in Mann-Whitney effects},
author = {Dennis Dobler and Sarah Friedrich and Markus Pauly},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.06983},
year = {2018}
}
备注
Authors in alphabetical order, 28 pages, 3 figure, 7 tables