楼主: 厚积薄发
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紧急求助——非参数检验 [推广有奖]

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楼主
厚积薄发 发表于 2010-10-12 21:12:19 |AI写论文
20论坛币
先说下我要分析的情况吧,为简化我就不说具体的经济变量了,抽象成以下问题:假设我要比较东、中、西部(状态变量District=1、2、3)儿童的身高和体重是否有显著差异
我首先想到的是方差分析ANOVA,结果还算显著,but,方差分析貌似是要总体正态分布的吧,结果对身高和体重的正态分布检验(K-S检验)不显著。。一个p值0.28,一个p值0.13,于是乎只能放弃方差分析用非参检验了。。
关键问题来了,spss里k个独立样本的非参检验的三种方法中位数检验、Kruskal-Wallis检验、Jonckheere-Terpstra检验对同一列数据处理结果差距咋那么大呢。。那应该以什么方法为准呢?依据是什么?
以下是三种方法运用于两个问题的结果:(数据是p值)
                         中位数检验          Kruskal-Wallis检验       Jonckheere-Terpstra检验
    身高                  0.176                       0.106                                  0.054
    体重                  0.055                       0.055                                  0.786

体重的Jonckheere-Terpstra检验结果让我很无语。。
以啥方法为准哩?如果我在论文里对身高问题用Jonckheere-Terpstra检验,对体重用Kruskal-Wallis检验,人家质疑为啥对俩问题用不同的检验方法咋办哩?它们的适用性有差别吗?

给大家提供一个思路,也是我自己思考觉得一个可能的原因在于身高与district是直线负相关的,从而三个p值都比较正常,体重与district是倒U型关系,从而那个Jonckheere-Terpstra检验结果比较异常,Jonckheere-Terpstra检验有只能检验线性正负相关这个特性吗?(这里的直线负相关和倒U型关系不是瞎猜想的,均值的分析和后来回归的结果都能验证)

以上问题请各位高手帮忙,论文急用,谢谢大家!

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taorou 发表于4楼  查看完整内容

在吴老师的书里,似乎是暗示JT能检验趋势性,但从定义看不出。 一般的人都用KW,因为大多数人比较信任秩和检验。中位数检验本质上是秩检验,应该效力(power)最低,而JT则比KW高。 多说一句,我觉得KW的结果不难看呀。

guozhuli 发表于5楼  查看完整内容

一个p值0.28,一个p值0.13,由此可以看出两个变量均是正态分布的。 KS检验的原假设是服从正态分布,因此你最好还是采用方差分析,因为 参数检验的效力要比非参数检验高。

taorou 发表于6楼  查看完整内容

上次的回答有错误, JT的确必须是趋势数据,且是单尾检验, 中位数检验本质上是符号检验,上一次口误。 另外,秩和检验的假设是秩和符合正态分布,所以四楼说的不对,不能用方差分析。

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沙发
厚积薄发 发表于 2010-10-13 12:03:50
顶起啊。。沉太快了。。求高手啊~

藤椅
angel鱼 发表于 2010-10-13 12:31:56
斗胆弱弱的问一句,KW检验是检验位置参数是否不完全一样的,JT检验备择假设是 有趋势性的,位置参数递增或递减。。倒U关系不知道能不能用这种方法。。。不懂。。

板凳
taorou 发表于 2010-10-14 17:03:33
在吴老师的书里,似乎是暗示JT能检验趋势性,但从定义看不出。
一般的人都用KW,因为大多数人比较信任秩和检验。中位数检验本质上是秩检验,应该效力(power)最低,而JT则比KW高。
多说一句,我觉得KW的结果不难看呀。

报纸
guozhuli 发表于 2010-10-14 23:11:53
一个p值0.28,一个p值0.13,由此可以看出两个变量均是正态分布的。
KS检验的原假设是服从正态分布,因此你最好还是采用方差分析,因为
参数检验的效力要比非参数检验高。
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地板
taorou 发表于 2010-10-15 09:59:07
上次的回答有错误,

JT的确必须是趋势数据,且是单尾检验,

中位数检验本质上是符号检验,上一次口误。

另外,秩和检验的假设是秩和符合正态分布,所以四楼说的不对,不能用方差分析。
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7
solskja 发表于 2011-3-1 11:27:44
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蓝靥明轩 发表于 2012-10-27 22:44:10
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zs一生有你 发表于 2012-10-27 23:26:42

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