Kiểm tra sự khác biệt của (một số) lượng tử-Q giữa các nhóm?

Đối với một số biến Y, được chia thành 3 nhóm (X), tôi muốn so sánh các nhóm và với giả thuyết rằng lượng tử 90% là giống nhau giữa cả ba nhóm. Tôi có thể sử dụng thử nghiệm gì?

Một lựa chọn tôi có thể nghĩ đến là sử dụng hồi quy lượng tử, có những lựa chọn / sự thay thế khác không?

Tôi tưởng tượng rằng nếu tôi muốn so sánh trung vị, tôi có thể đã sử dụng thử nghiệm kruskal wallis (mặc dù nó dựa trên các cấp bậc, nhưng nếu tôi nhớ chính xác, nó sẽ cho kết quả tương tự khi phân phối dư là đối xứng)

Cảm ơn.

— Tal Galili
nguồn

Chủ đề liên quan với một câu trả lời: stats.stackexchange.com/questions/212071 .

— Richard Hardy

Có thể thử một bài kiểm tra hoán vị: RCompmate.org/handbook/F_15.html

— kjetil b halvorsen

Câu trả lời:

Bạn đúng với từ "trung vị" trong tâm trí của bạn, mặc dù Kruskal-Wallis không phải là bài kiểm tra cho trung bình. Những gì bạn cần là kiểm tra trung bình . Nó kiểm tra (không có triệu chứng bằng chi bình phương hoặc chính xác bằng hoán vị) xem một số nhóm có giống nhau về tỷ lệ quan sát trên / không cao hơn một số giá trị . Theo mặc định, trung vị của mẫu kết hợp được lấy cho giá trị đó (và do đó là tên của thử nghiệm, sau đó là thử nghiệm cho sự bình đẳng của các trung vị dân số). Nhưng bạn có thể chỉ định một giá trị khác hơn trung bình. Bất kỳ định lượng sẽ làm. Thử nghiệm sau đó sẽ so sánh các nhóm liên quan đến tỷ lệ các trường hợp không vượt quá định lượng.

— ttnphns
nguồn

Cảm ơn ttnphns, tôi tha thứ cho bài kiểm tra trung bình - bạn nói đúng, tôi có thể sử dụng nó. Về kruskal wallis, như tôi đã viết - tôi biết đó là một bài kiểm tra cho các cấp bậc. Nhưng nếu tôi nhớ chính xác, có một số trường hợp kết quả của nó cũng có giá trị cho trung vị, phải không?

— Tal Galili

Mann-Whitney và phần mở rộng của nó cho một số nhóm, Kruskal-Wallis, là bài kiểm tra về "địa điểm". "Vị trí" (trích dẫn là có chủ ý vì các nhà thống kê khác nhau định nghĩa nó khác nhau), mơ hồ, là một đối trọng không đối xứng của khái niệm "có nghĩa" (chứ không phải là trung bình): bạn có thể tìm trong Wikipedia về Mann-Whitney - những từ khóa có "lớn hơn một cách ngẫu nhiên "Và" Hodges-Lehmann "

— ttnphns

Thật thú vị, tôi thấy trang Wikipedia nói rằng bài kiểm tra này là để so sánh trung bình ... Vậy có nên nói so sánh thứ hạng trung bình không? vi.wikipedia.org/wiki/ từ

— Tal Galili

Không phải trung vị. Mann-Whitney có thể có ý nghĩa khi trung bình nhóm bằng nhau. Do đó, nói chung, nó không phải là thử nghiệm về trung vị. Đó là thử nghiệm về "tỷ lệ phổ biến ngẫu nhiên" hay ước tính chênh lệch Hodges-Lehmann (HL) là 0. Sự khác biệt về thứ hạng trung bình (DMR)? Tôi nghĩ rằng, nó gần như chính xác. Tôi đã từng tính toán HL và DMR cho nhiều cặp mẫu mô phỏng và thấy chúng tương quan gần như tuyến tính với r gần như 1.

— ttnphns

Cảm ơn ttnphns - vì vậy điều này làm rõ cho tôi lý do tại sao tôi có cái này trong đầu - nhưng cũng là thứ cần kiểm tra thêm ...

— Tal Galili

Có một cách tiếp cận để so sánh tất cả các lượng tử của hai nhóm cùng một lúc:

Đồng thời so sánh tất cả các lượng tử để có được cảm giác toàn cầu về nơi phân phối khác nhau và bao nhiêu. Ví dụ: những người tham gia có điểm thấp trong nhóm 1 có thể rất giống với những người tham gia có điểm thấp trong nhóm 2, nhưng đối với những người tham gia có điểm cao, điều ngược lại có thể đúng.

(lấy từ kịch bản của Rand R. Wilcox)

Phương pháp được Doksum và Sievers bắt nguồn năm 1976 và được triển khai như là sbandhàm trong gói WRS cho R. Phương thức này so sánh tất cả các lượng tử trong khi kiểm soát lỗi tổng thể . $\alpha$

Tuy nhiên, bạn chỉ có thể so sánh hai nhóm cùng một lúc. Có lẽ bạn có thể thực hiện so sánh theo cặp bằng cách điều chỉnh lạm phát . $\alpha$

— S
nguồn