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ノンパラメトリックな一元配置分散分析タスク

ノンパラメトリックな一元配置分散分析タスクについて

ノンパラメトリックな一元配置分散分析タスクは、一元分類で位置と尺度の差を調べるいくつかのノンパラメトリック検定で構成されます。また、このタスクでは、経験的分布関数に基づいて未加工データと統計量に対する標準一元配置を実行することもできます。
注: このタスクを使用するには、SAS/STATが必要です。

例:生産地域別に分類したMPG_HighwayのWilcoxonスコア

この例を作成するには、次の操作を実行します。
  1. タスクセクションで、統計量フォルダを展開し、ノンパラメトリックな一元配置分散分析をダブルクリックします。ノンパラメトリックな一元配置分散分析タスクのユーザーインターフェイスが開きます。
  2. データタブで、SASHELP.CARSデータセットを選択します。
  3. 次の役割に列を割り当てます。
    役割
    列名
    従属変数
    MPG_Highway
    分類変数
    産地
  4. タスクを実行するには、実行をクリックします。
MPG_HighwayのWilcoxonスコアの分布

役割へのデータの割り当て

ノンパラメトリックな一元配置分散分析タスクを実行するには、従属変数および分類変数役割に列を割り当てる必要があります。
役割名
説明
役割
従属変数
従属変数として使用する列を指定します。
分類変数
サブグループを定義します。サブグループごとに別々に分析が行われます。欠損値を有効なレベルとして扱うかどうかを指定できます。
追加役割
度数カウント
テーブルの各行がn件のオブザベーションを表すように指定します。この例では、nは該当するオブザベーションの度数カウントの値です。
グループ分析
これらの列を基準にテーブルを並べ替えます。グループごとに分析が行われます。

オプションの設定

オプション名
説明
ブロット
デフォルトでは、プロットは結果に含まれています。表示されるプロットは、選択するオプションによって決まります。作成可能ないくつかのプロットを次に示します。
  • 位置の差セクションのオプションを選択すると、Wilcoxonスコアの箱ひげ図、全体の中央値を上回るまたは下回る度数を示す積み上げ棒グラフ、Van der Waerdenスコアの箱ひげ図、Savageスコアの箱ひげ図を作成できます。
  • 尺度の差セクションのオプションを選択すると、Ansari-Bradleyスコアの箱ひげ図、Klotzスコアの箱ひげ図、Moodスコアの箱ひげ図、Siegel-Tukeyスコアの箱ひげ図を作成できます。
  • 位置と尺度の差セクションのオプションを選択すると、Conoverスコアの箱ひげ図を作成できます。
  • Kolmogorov-Smirnov検定とCramer-von Mises検定を含む経験分布関数検定オプションを選択すると、経験的分布検定のプロットを作成できます。
プロットにp値を表示するかどうかを指定できます。
結果でプロットを非表示にするには、プロットの表示を抑制するチェックボックスを選択します。
検定
検定
各種分析で漸近検定のみを計算するか、漸近検定と正確検定の両方を計算するかを指定します。
位置の差
Wilcoxon スコア
オブザベーションの順位です。
中央値スコア
オブザベーションが中央値より大きい場合は1、それ以外の場合は0です。
Van der Waerden スコア
標準正規分布の分位点です。これらのスコアは分位点正規スコアとも呼ばれます。
Savage スコア
指数分布からの順序統計量の予測値です。スコアの中心を0にするために1を引きます。
尺度の差
Ansari-Bradley スコア
Siegel-Tukeyスコアと似ていますが、同じスコアを対応する極値順位に割り当てます。
Klotz スコア
Van der Waerden (分位点正規)スコアの2乗です。
Mood スコア
各順位と平均順位の差の2乗です。
Siegel-Tukey スコア
スコアはeh open 1 close equals 1 comma eh open n close equals 2 comma eh open n minus 1 close equals 3 comma eh open 2 close equals 4 comma eh open 3 close equals 5 comma eh open n minus 2 close equals 6 comma .... 別の形式を利用するにはイメージをクリックします。として計算されます。
スコア値は、すべてのオブザベーションにスコアが割り当てられるまで、このパターンで中央順位に向かって増加し続けます。
位置と尺度の差
Conover スコア
サンプル平均からの絶対偏差の2乗順位に基づきます。
追加検定
Kolmogorov-Smirnov 検定と Cramer-von Mises 検定を含む経験分布関数検定
経験的分布関数(EDF)統計量です。
対応のある多重比較分析 (漸近のみ)
Dwass、Steel、Critchlow-Fligner (DSCF)多重比較分析を計算します。
詳細
連続性の補正
2 標本の Wilcoxon 検定と Siegel-Tukey 検定の連続性の補正
2標本WilcoxonおよびSiegel-Tukeyの漸近検定に連続性の補正をデフォルトで使用します。標準検定統計量zの計算では、open s minus , e sub 0 , open s close close. 別の形式を利用するにはイメージをクリックします。分子がゼロより大きければ、分子から0.5を引くことでこの補正を行います。分子がゼロより小さければ、分子に0.5を足します。
正確な統計量の計算
モンテカルロ推定を使用する
正確なp値を直接計算する代わりに正確なp値のモンテカルロ推定を要求します。モンテカルロのp値推定の信頼限界水準を指定することもできます。
計算時間を制限する
正確な各p値の計算に時間制限を指定します。正確なp値の計算では、膨大な時間とメモリが消費されることがあります。

出力データセットの作成

統計量を出力データセットに保存するかどうかを指定できます。
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