For the non-parametric Behrens–Fish

For the non-parametric Behrens–Fisher problem a permutation test based on the studentized rank statistic of Brunner and Munzel is proposed. This procedure is applicable to count or ordered categorical data. By applying the central limit theorem of Janssen, it is shown that the asymptotic permutational distribution of this test statistic is a standard normal distribution. For very small and very different sample sizes, frequently occurring in medical and biological applications, an extensive simulation study suggests that this permutation test works well for data from several underlying distributions. The proposed test is applied to data from a clinical trial.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สำหรับปัญหา Behrens – Fisher ไม่ใช่พาราเมตริก ทดสอบการเรียงสับเปลี่ยนที่อิงสถิติอันดับ studentized บรูนเนอร์และ Munzel มีการนำเสนอ ขั้นตอนนี้จะใช้กับจำนวนหรือสั่งข้อมูลที่แน่ชัด โดยการใช้ทฤษฎีบทขีดจำกัดกลางของทองหัตถา มันจะแสดงว่าการกระจาย permutational asymptotic นี้สถิติทดสอบการแจกแจงปกติมาตรฐาน สำหรับขนาดตัวอย่างเล็กมาก และแตกต่างกันมาก มักเกิดขึ้นในโปรแกรมประยุกต์ทางการแพทย์ และชีวภาพ การศึกษาจำลองมากมายแนะนำว่า เปลี่ยนแปลงทดสอบนี้เหมาะสำหรับข้อมูลจากหลายต้นแบบการกระจาย การทดสอบเสนอกับข้อมูลจากการทดลองทางคลินิก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สำหรับที่ไม่ใช่พาราปัญหา Behrens-ฟิชเชอร์การทดสอบการเปลี่ยนแปลงขึ้นอยู่กับตำแหน่งของสถ​​ิติ studentized Brunner และ Munzel เสนอ ขั้นตอนนี้จะใช้บังคับกับการนับข้อมูลหรือสั่งเด็ดขาด โดยใช้ทฤษฎีบทขีด จำกัด กลางของ Janssen ก็จะแสดงให้เห็นว่าการกระจาย permutational เชิงสถิติการทดสอบนี้คือการแจกแจงแบบปกติมาตรฐาน สำหรับขนาดกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็กมากและแตกต่างกันมากที่เกิดขึ้นบ่อยในการใช้งานทางการแพทย์และชีววิทยาการศึกษาที่กว้างขวางจำลองการทดสอบแสดงให้เห็นว่าการเปลี่ยนแปลงนี้ทำงานได้ดีสำหรับการกระจายข้อมูลจากหลายมูล การทดสอบที่นำเสนอมีการใช้ข้อมูลจากการทดลองทางคลินิก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่ไม่ใช้พารามิเตอร์ และปัญหาการเปลี่ยนแปลงการทดสอบฟิชเชอร์ Default ตามอันดับและสถิติ บรูนเนอร์ ตัว munzel เสนอ . วิธีนี้ใช้ได้กับนับ หรือสั่งให้ข้อมูลเชิงคุณภาพ โดยการประยุกต์ใช้ทฤษฎีบทลิมิตกลางของแจนเซน พบว่าเฉลี่ย permutational การแจกแจงของตัวสถิติทดสอบนี้เป็นมาตรฐานปกติกระจาย ขนาดเล็กมากและแตกต่างกันมากขนาดตัวอย่าง เกิดขึ้นบ่อยในทางการแพทย์และการใช้งานทางชีวภาพ การศึกษาแสดงให้เห็นว่าการเปลี่ยนแปลงอย่างละเอียดการจำลองการทดสอบนี้ทำงานได้ดีสำหรับข้อมูลจากหลายต้นแบบการกระจาย . เสนอให้ทดสอบใช้กับข้อมูลจากการทดลองทางคลินิก