หากแบบจำลองนั้นไม่เป็นไปตามสมมติฐานของ ANOVA (โดยเฉพาะในภาวะปกติ) หากเป็นแบบทางเดียวแนะนำให้ทำการทดสอบแบบไม่ใช้พารามิเตอร์ของ Kruskal-Wallis แต่ถ้าคุณมีหลายปัจจัย
หากแบบจำลองนั้นไม่เป็นไปตามสมมติฐานของ ANOVA (โดยเฉพาะในภาวะปกติ) หากเป็นแบบทางเดียวแนะนำให้ทำการทดสอบแบบไม่ใช้พารามิเตอร์ของ Kruskal-Wallis แต่ถ้าคุณมีหลายปัจจัย
คำตอบ:
คุณสามารถใช้การทดสอบการเปลี่ยนรูป
สร้างสมมติฐานของคุณเป็นการทดสอบแบบจำลองที่สมบูรณ์และลดลงและใช้ข้อมูลต้นฉบับคำนวณสถิติ F สำหรับการทดสอบแบบเต็มและแบบทดสอบที่ลดลง (หรือสถิติที่น่าสนใจอื่น)
ตอนนี้คำนวณค่าติดตั้งและค่าคงที่สำหรับแบบจำลองที่ลดลงจากนั้นสุ่มเปลี่ยนค่าส่วนที่เหลือและเพิ่มกลับไปเป็นค่าติดตั้งตอนนี้ทำการทดสอบแบบเต็มและลดลงบนชุดข้อมูลที่อนุญาตและบันทึก F-statistic (หรืออื่น ๆ ) ทำซ้ำหลาย ๆ ครั้ง (เช่นปี 1999)
p-value คือสัดส่วนของสถิติที่มากกว่าหรือเท่ากับสถิติเดิม
สามารถใช้เพื่อทดสอบการโต้ตอบหรือกลุ่มคำศัพท์รวมถึงการโต้ตอบ
การทดสอบ Kruskal-Wallis เป็นกรณีพิเศษของโมเดลอัตราต่อรอง คุณสามารถใช้โมเดลอัตราต่อรองแบบสัดส่วนเพื่อจำลองปัจจัยหลายตัวปรับสำหรับตัวแปร covariates ฯลฯ
การทดสอบของฟรีดแมนให้ค่าที่ไม่ใช่พารามิเตอร์เทียบกับการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียวกับปัจจัยการบล็อก แต่ไม่สามารถทำอะไรที่ซับซ้อนได้มากกว่านี้