同様に、人々は尋ねます、2元配置分散分析はパラメトリックですか、それともノンパラメトリックですか？

通常の2 -ウェイANOVAは、通常のデータに基づいています。データが順序変数である場合、双方向ANOVAと同等のノンパラメトリックが必要になります。

同様に、パラメトリック検定またはノンパラメトリック検定を使用する必要がありますか？平均がデータの分布の中心をより正確に表し、サンプルサイズが十分に大きい場合は、パラメトリック検定を使用します。中央値がデータの分布の中心をより正確に表す場合は、サンプルサイズが大きい場合でも、ノンパラメトリック検定を使用します。

このように、一元配置分散分析はパラメトリックですか、それともノンパラメトリックですか？

アレンウォリス）、または1 -ランク上の方法ANOVAは、サンプルが同一の分布に由来するかどうかを試験するためのノンパラメトリック法です。これは、等しいまたは異なるサンプルサイズの2つ以上の独立したサンプルを比較するために使用されます。これは、2つのグループのみを比較するために使用されるマンホイットニーU検定を拡張します。

Anovaのノンパラメトリック同等物は何ですか？

Kruskal-Wallis一元配置分散分析は、k個の独立したサンプルを比較するためのノンパラメトリック法です。これは、データがランクに置き換えられたパラメトリック一元配置分散分析とほぼ同等です。観測値が非常に異なる分布を表す場合、それは分布間の優勢のテストと見なされるべきです。