In this paper, we consider the prob

In this paper, we consider the problem of the homogeneity of variance test in Randomized Complete Block Design (RCBD). Schaalje and Despain [20] reviewed the variance homogeneity test for RCBD with fixed as well as random block effects and performed simulation studies of RCBD with random block effects. The improvement from these variance homogeneity tests can be divided into three categories (i) to adjust fixed block effects and degrees of freedom in F test, (ii) to improve the power of variance homogeneity tests, and (iii) to develop a robust test that can be applied to non-normal distributions. Surprisingly, very little attention has been paid to testing the variance homogeneity among treatment groups when the number of treatment groups is large and the number of blocks is relatively small. Our simulation results indicate that even under normality assumption, all previously developed tests either suffer from severe inflation of Type I error rate or lose statistical power to detect heterogeneity of variances when the number of treatment groups is larger than the number of blocks.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในกระดาษนี้ เราพิจารณาปัญหาของ homogeneity ของการทดสอบความแปรปรวนในสุ่มสมบูรณ์บล็อกออก (RCBD) Schaalje และ Despain [20] การทดสอบความแปรปรวนสำหรับ RCBD homogeneity กับบล็อกถาวร ตลอดจนสุ่มผลการตรวจสอบ และดำเนินการศึกษาจำลองของ RCBD กับบล็อกสุ่มผล การปรับปรุงจากการทดสอบเหล่านี้แปรปรวน homogeneity สามารถแบ่งได้เป็นสามประเภท (i) การปรับผลกระทบบล็อกถาวรและองศาความเป็นอิสระในการทดสอบ F, (ii) เพื่อปรับปรุงอำนาจของการทดสอบความแปรปรวน homogeneity และ (iii) พัฒนาการทดสอบประสิทธิภาพที่สามารถใช้เพื่อปลอดปกติการกระจาย น่าแปลกที่ น้อยมากใส่การทดสอบ homogeneity ความแปรปรวนระหว่างกลุ่มรักษาเมื่อหมายเลขของกลุ่มการรักษามีขนาดใหญ่ และจำนวนบล็อกที่มีขนาดค่อนข้างเล็ก ผลการทดลองของเราบ่งชี้ว่า แม้ภายใต้สมมติฐานเครื่อง การทดสอบพัฒนาก่อนหน้านี้ทั้งหมดทุกข์ทรมานจากภาวะเงินเฟ้อรุนแรงชนิดผมอัตราข้อผิดพลาด หรือสูญเสียอำนาจทางสถิติเพื่อตรวจสอบ heterogeneity ของผลต่างเมื่อหมายเลขของกลุ่มการรักษามีขนาดใหญ่กว่าจำนวนบล็อก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในบทความนี้เราจะพิจารณาปัญหาของความสม่ำเสมอของการทดสอบความแปรปรวนในการออกแบบแบบสุ่มบล็อกที่สมบูรณ์ (RCBD) Schaalje และ Despain [20] การตรวจสอบการทดสอบความแปรปรวนเป็นเนื้อเดียวกันสำหรับ RCBD มีการแก้ไขเช่นเดียวกับผลกระทบบล็อกสุ่มและดำเนินการศึกษาแบบจำลองของ RCBD มีผลกระทบบล็อกสุ่ม การปรับปรุงจากการทดสอบความแปรปรวนเป็นเนื้อเดียวกันเหล่านี้สามารถแบ่งออกเป็นสามประเภท (i) เพื่อปรับผลกระทบบล็อกคงที่และองศาความเป็นอิสระในการทดสอบ F (ii) เพื่อปรับปรุงการใช้พลังงานของการทดสอบความแปรปรวนเป็นเนื้อเดียวกันและ (iii) การพัฒนาการทดสอบประสิทธิภาพ ที่สามารถนำไปใช้กับการกระจายที่ไม่ปกติ น่าแปลกที่ความสนใจน้อยมากที่ได้รับการจ่ายเงินให้กับการทดสอบความสม่ำเสมอของความแปรปรวนระหว่างกลุ่มการรักษาเมื่อจำนวนของกลุ่มการรักษาที่มีขนาดใหญ่และจำนวนบล็อกที่มีขนาดค่อนข้างเล็ก ผลการจำลองของเราระบุว่าแม้ภายใต้สมมติฐานปกติทั้งหมดก่อนหน้านี้ได้รับการพัฒนาทั้งการทดสอบประสบจากอัตราเงินเฟ้อที่รุนแรงของอัตราความผิดพลาดประเภท I หรือสูญเสียอำนาจทางสถิติในการตรวจสอบความแตกต่างของความแปรปรวนเมื่อจำนวนของกลุ่มการรักษามีขนาดใหญ่กว่าจำนวนบล็อก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในกระดาษนี้เราพิจารณาปัญหาของค่าความแปรปรวนแบบ randomized complete block design ( RCBD ) schaalje เดสเพน [ 20 ] และตรวจสอบความแปรปรวนแบบ RCBD มีความสม่ำเสมอคงที่เช่นเดียวกับผลกระทบแบบสุ่มบล็อกและแสดงผลการจำลองแบบของ RCBD มีสุ่มบล็อกผลกระทบ การปรับปรุงความสม่ำเสมอของการทดสอบความแปรปรวนจากเหล่านี้สามารถแบ่งออกเป็นสามประเภท ( ผม ) เพื่อปรับแก้ไขป้องกันผลกระทบและองศาของอิสรภาพใน F ทดสอบ ( II ) เพื่อปรับปรุงการใช้พลังงานของการทดสอบค่าความแปรปรวน และ ( 3 ) เพื่อพัฒนาแบบทดสอบที่แข็งแกร่งที่สามารถใช้กับการแจกแจงปกติไม่ จู่ ๆมีเพียงเล็กน้อยที่สนใจจะทดสอบความแปรปรวนระหว่างกลุ่มการรักษาความสม่ำเสมอ เมื่อจำนวนกลุ่มมีขนาดใหญ่และจำนวนบล็อกที่ค่อนข้างเล็ก ผลของเราระบุว่าแม้ภายใต้เงื่อนไขปกติทั้งหมดที่พัฒนาก่อนหน้านี้การทดสอบให้ประสบภาวะเงินเฟ้อรุนแรงของความผิดพลาดประเภทที่ 1 ได้คะแนนหรือเสียอำนาจการตรวจสอบความหลากหลายของความแปรปรวนทางสถิติเมื่อจำนวนกลุ่มมากกว่าจำนวนบล็อก