Các thử nghiệm hoán vị (còn gọi là thử nghiệm ngẫu nhiên, thử nghiệm ngẫu nhiên lại hoặc thử nghiệm chính xác) rất hữu ích và có ích khi giả định phân phối bình thường theo yêu cầu, t-testkhông được đáp ứng và khi chuyển đổi các giá trị theo xếp hạng của kiểm tra không tham số như thế Mann-Whitney-U-testsẽ dẫn đến nhiều thông tin bị mất. Tuy nhiên, không nên bỏ qua một và một giả định khi sử dụng loại thử nghiệm này là giả định về khả năng trao đổi của các mẫu theo giả thuyết null. Điều đáng chú ý là cách tiếp cận này cũng có thể được áp dụng khi có nhiều hơn hai mẫu giống như những gì được thực hiện trong coingói R.
Bạn có thể vui lòng sử dụng một số ngôn ngữ tượng hình hoặc trực giác khái niệm bằng tiếng Anh đơn giản để minh họa cho giả định này? Điều này sẽ rất hữu ích để làm rõ vấn đề bị bỏ qua này trong số những người không thống kê như tôi.
Lưu ý:
Sẽ rất hữu ích khi đề cập đến trường hợp áp dụng thử nghiệm hoán vị không giữ hoặc không hợp lệ theo cùng một giả định.
Cập nhật:
Supppose rằng tôi có 50 đối tượng được thu thập từ phòng khám địa phương trong quận của tôi một cách ngẫu nhiên. Họ được chỉ định ngẫu nhiên để nhận thuốc hoặc giả dược theo tỷ lệ 1: 1. Tất cả đều được đo cho tham số 1 Par1ở mức V1 (đường cơ sở), V2 (3 tháng sau) và V3 (1 năm sau). Tất cả 50 đối tượng có thể được phân nhóm thành 2 nhóm dựa trên tính năng A; A positive = 20 và A neg = 30. Họ cũng có thể được phân nhóm thành 2 nhóm khác dựa trên tính năng B; B positive = 15 và B neg = 35.
Bây giờ, tôi có các giá trị Par1từ tất cả các đối tượng tại tất cả các lượt truy cập. Theo giả định về khả năng trao đổi, tôi có thể so sánh giữa các cấp độ Par1sử dụng thử nghiệm hoán vị nếu tôi muốn:
- So sánh đối tượng với thuốc với những người dùng giả dược ở V2?
- So sánh các đối tượng với tính năng A với những đối tượng có tính năng B ở V2?
- So sánh các đối tượng có tính năng A ở V2 với những đối tượng có tính năng A nhưng ở V3?
- Trong trường hợp nào sự so sánh này sẽ không hợp lệ và sẽ vi phạm giả định về khả năng trao đổi?