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费里德曼双向方差分析

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费里德曼双向方差分析 [2024/04/19 06:10] – [4.大样本情况下的费里德曼双向方差分析 The case of Large Samples] hant_g._cavendish费里德曼双向方差分析 [2024/04/19 10:17] (当前版本) – [3.假设检验 Hypothesis Test] hant_g._cavendish
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 费里德曼双向方差分析用于分析**多个顺序型相关样本(Multiple sequential correlation samples)**。 费里德曼双向方差分析用于分析**多个顺序型相关样本(Multiple sequential correlation samples)**。
  
-===== 2.检测统计量 =====+===== 2.检测统计量 Test Statistic =====
 {{ ::费里德曼双向方差分析的检测统计量.png?400 |}}\\ {{ ::费里德曼双向方差分析的检测统计量.png?400 |}}\\
-其中,n为各样本的样本容量,k为样本个数,R为各个样本的秩次和。+其中,n为各样本的样本容量,k为样本个数,R为各个样本的秩次和。\\ 
 +n is the sample size of each sample, k is the number of samples, R is the rank sum of each sample.
  
-===== 3.假设检验===== +===== 3.假设检验 Hypothesis Test ===== 
-**第一步:给出虚无假设和备择假设** +**Step 1: 给出虚无假设和备择假设 Give null hypotheses and alternative hypotheses** 
-  * **H0**:无显著差异 +  * **H0**:无显著差异 No significant difference 
-  * **H1**:有显著差异+  * **H1**:有显著差异 Significant difference
  
-**第二步:将每个样本在不同条件下得到的结果进行排序**+**Step 2: 将每个样本在不同条件下得到的结果进行排序 Sort the results obtained for each sample under different conditions**
  
-**第三步:求出每种条件下各个样本的秩次和**+**Step 3: 求出每种条件下各个样本的秩次和 Find the rank sum of each sample in each condition**
  
-**第四步:代入检测统计量公式求出统计量观测值,根据题目比较观测值与临界值**+**Step 4: 代入检测统计量公式求出统计量观测值,根据题目比较观测值与临界值 Substitute the formula for the test statistic to find the observed value of the statistic, and compare the observed value with the critical value according to the topic**
   * 只有当✘<sup>2</sup><sub>r</sub>的观测值大于临界值时才能拒绝虚无假设H<sub>0</sub>   * 只有当✘<sup>2</sup><sub>r</sub>的观测值大于临界值时才能拒绝虚无假设H<sub>0</sub>
 +  * The null hypothesis H0 can be rejected only if the observed value of ✘2r is greater than the critical value.
  
 ===== 4.大样本情况下的费里德曼双向方差分析 The case of Large Samples ===== ===== 4.大样本情况下的费里德曼双向方差分析 The case of Large Samples =====
 与克-瓦氏单向方差分析一样,当样本数和样本容量较大时费里德曼双向方差分析的✘<sup>2</sup><sub>r</sub>的取样分布近似于自由度为k-1的✘<sup>2</sup>分布。 与克-瓦氏单向方差分析一样,当样本数和样本容量较大时费里德曼双向方差分析的✘<sup>2</sup><sub>r</sub>的取样分布近似于自由度为k-1的✘<sup>2</sup>分布。
-  As with the Kerr-Watt one-way ANOVA, the sampling distribution of the chi-square of the Freedman two-way ANOVA approximates the chi-square distribution with k-1 degrees of freedom when the number of samples and the sample size are large.+  As with the Kerr-Watt one-way ANOVA, the sampling distribution of the Freedman two-way ANOVA approximates the chi-square distribution with k-1 degrees of freedom when the number of samples and the sample size are large.
费里德曼双向方差分析.1713507008.txt.gz · 最后更改: 2024/04/19 06:10 由 hant_g._cavendish