A lot of different situations in re

A lot of different situations in regard to factor levels, variance ratios and sample sizes
were examined. Table 1 shows results for a range of factor levels between 3 and 20. The
number of observations changed from 3 to 20 with equal sample sizes. The ratio of standard
deviations was fixed to 2:1:…:1. Hotelling’s T 2 can only be used in situations,
where the number of observations per sample is at least the number of factor levels. This
is caused by the fact, that no program was available for calculating the cumulative density
function of Hotelling’s T 2 directly. Therefore the approximation to F distribution
was used. For the specific test this approximation restricts the number of factor levels to
the number of observations at the most. With the availability of tables for Hotelling’s T 2
this limitation will fall.
In Table 1 simulation results (at a nominal α value of 0.01) for all 7 methods are presented.
The number of factor levels ranged from 3 to 20. The design was a balanced one,
with a number of observations which ranged from 3 to 20, too.
Table 1 shows, that even in situations with a narrow ratio of standard deviations F-test in
analysis of variance as well as permutation tests based on F-statistic don’t keep nominal
type I error rate. Welch test performs very badly in situations when the number of factor
levels is high, especially with small sample sizes. Weighted Analysis of Variance (SAS
Mixed) is also not appropriate in most situations. Kruskal Wallis test is very conservative

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สถานการณ์ต่าง ๆ เรื่องปัจจัยระดับ อัตราส่วนของผลต่าง และขนาดตัวอย่างมาก
ถูกตรวจสอบ ตารางที่ 1 แสดงผลลัพธ์ในช่วงของระดับปัจจัยระหว่าง 3 และ 20 ใน
จำนวนสังเกตเปลี่ยน 3 20 มีขนาดตัวอย่างเท่านั้น อัตราส่วนมาตรฐาน
กำหนดความแตกต่างเป็น 2:1:...: 1 การใช้ของ hotelling T 2 สถานการณ์,
ที่สังเกตต่อตัวอย่างมีจำนวนน้อยจำนวนระดับของปัจจัยการ นี้
เกิดจากความจริง ที่ไม่ได้ใช้สำหรับการคำนวณความหนาแน่นสะสม
ฟังก์ชันของ Hotelling T 2 โดยตรง ดังนั้นประมาณการแจกแจง F
ใช้ สำหรับการทดสอบเฉพาะ ประมาณนี้จำกัดจำนวนของระดับปัจจัยที่
จำนวนสังเกตที่มากสุด ด้วยความพร้อมของตารางของ Hotelling T 2
ข้อจำกัดนี้จะตก
จำลองในตารางที่ 1 ผล (ที่ค่าαระบุ 0.01) สำหรับแสดงวิธีการทั้งหมด 7.
จำนวนระดับของตัวคูณอยู่ในช่วง 3 ถึง 20 แบบหนึ่งสมดุล ,
มีข้อสังเกตุซึ่งอยู่ในช่วง 3 ถึง 20 เกินไป.
1 ตารางแสดง ที่แม้ในสถานการณ์ด้วยอัตราส่วนแคบส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานทดสอบ F ใน
อย่าให้ระบุผลต่างของการวิเคราะห์รวมทั้งทดสอบการเรียงสับเปลี่ยนตามสถิติ F
พิมพ์ผมอัตราข้อผิดพลาด ทดสอบ Welch ทำเลวมากในสถานการณ์เมื่อหมายเลขของตัวคูณ
ระดับคือสูง โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็กขนาดนั้น วิเคราะห์ผลต่างของการถ่วงน้ำหนัก (SAS
ผสม) ไม่เหมาะสมในสถานการณ์ส่วนใหญ่ ทดสอบ Kruskal วาลลิเป็นหัวเก่ามาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จำนวนมากในสถานการณ์ที่แตกต่างกันในเรื่องระดับปัจจัยที่อัตราส่วนความแปรปรวนและขนาดตัวอย่าง
ถูกตรวจสอบ ตารางที่ 1 แสดงผลสำหรับช่วงของระดับปัจจัยระหว่าง 3 และ 20
จำนวนของการสังเกตการเปลี่ยนแปลง 3-20 กับขนาดตัวอย่างเท่ากับ อัตราส่วนของมาตรฐาน
การเบี่ยงเบนได้รับการจับจ้องไปที่ 2: 1: ... : 1 Hotelling ของ T 2 สามารถนำมาใช้เฉพาะในสถานการณ์
ที่จำนวนของการสังเกตต่อตัวอย่างเป็นอย่างน้อยจำนวนของระดับปัจจัย นี้
เกิดจากความจริงที่ว่าไม่มีโปรแกรมที่สามารถใช้ได้สำหรับการคำนวณความหนาแน่นของสะสม
ทำงานของ Hotelling ของ T 2 โดยตรง ดังนั้นการประมาณเพื่อ F กระจาย
ถูกนำมาใช้ สำหรับการทดสอบที่เฉพาะเจาะจงประมาณนี้ จำกัด จำนวนของระดับปัจจัยที่
ตัวเลขของการสังเกตที่มากที่สุด ด้วยความพร้อมของตารางสำหรับ Hotelling ของ T 2
ข้อ จำกัด นี้จะตกอยู่
ในผลตารางที่ 1 การจำลอง (มูลค่าที่αเล็กน้อยจาก 0.01) สำหรับ 7 วิธีที่จะนำเสนอ
จำนวนของระดับปัจจัยตั้งแต่ 3 ถึง 20 การออกแบบเป็น หนึ่งสมดุล
กับจำนวนของการสังเกตซึ่งอยู่ระหว่าง 3-20 ด้วย
ตารางที่ 1 แสดงให้เห็นว่าแม้ในสถานการณ์ที่มีอัตราส่วนแคบ ๆ ของค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน F-ทดสอบใน
การวิเคราะห์ความแปรปรวนเช่นเดียวกับการทดสอบการเปลี่ยนแปลงขึ้นอยู่กับ F-สถิติดอน 'ไม่ให้ชื่อ
ประเภทอัตราความผิดพลาดที่ฉัน เวลช์การทดสอบประสิทธิภาพมากนักในสถานการณ์เมื่อจำนวนของปัจจัย
ระดับสูงโดยเฉพาะอย่างยิ่งที่มีขนาดตัวอย่างเล็ก ๆ การวิเคราะห์ถ่วงน้ำหนักของความแปรปรวน (SAS
ผสม) นอกจากนี้ยังไม่เหมาะสมในสถานการณ์ส่วนใหญ่ ทดสอบ Kruskal วาลลิสเป็นอนุรักษ์นิยมมาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หลายสถานการณ์ที่แตกต่างกันในเรื่องของระดับปัจจัยอัตราส่วนความแปรปรวน และขนาดตัวอย่าง
1 ปี ตารางที่ 1 แสดงผลการค้นหาสำหรับช่วงของระดับปัจจัยระหว่าง 3 และ 20
จำนวนค่าสังเกต เปลี่ยนจาก 3 ถึง 20 กับขนาดตัวอย่างเท่ากัน อัตราส่วนของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
คือคงที่ 2 : 1 : . . . . . . . : 1 . ของ Hotelling T 2 สามารถใช้ในสถานการณ์
ที่จำนวนของการสังเกตกลุ่มตัวอย่างต่ออย่างน้อยจำนวนระดับปัจจัย นี้
เกิดจากความเป็นจริงว่าไม่มีโปรแกรมที่สามารถใช้ได้สำหรับการสะสมความหนาแน่นฟังก์ชันของ Hotelling
t 2 โดยตรง ดังนั้นการประมาณ f
ถูกใช้ สำหรับการทดสอบที่เฉพาะเจาะจงประมาณนี้จำกัดจำนวนของระดับปัจจัย
จำนวนค่าสังเกตที่มากที่สุดกับความพร้อมของตารางของ Hotelling T 2

ในข้อจำกัดนี้จะตกโต๊ะ 1 จำลอง ( ที่ค่าαปกติ 0.01 ) ทั้งหมด 7 วิธีการ นำเสนอ
จำนวนระดับปัจจัยระหว่าง 3 ถึง 20 การออกแบบที่สมดุล ,
ด้วยหมายเลขของการสังเกตซึ่งอยู่ระหว่าง 3 ถึง 20 ด้วย
ตารางที่ 1 แสดงว่า แม้ในสถานการณ์ที่มีอัตราส่วนของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน F-test แคบใน
การวิเคราะห์ความแปรปรวน ตลอดจนการทดสอบการเปลี่ยนแปลงตาม f-statistic ไม่เก็บค่า
ความผิดพลาดประเภทที่ 1 อัตรา เวลช์ทดสอบมีประสิทธิภาพมากในสถานการณ์เมื่อจำนวนระดับปัจจัย
มีสูง โดยเฉพาะกับขนาดตัวอย่างขนาดเล็ก การวิเคราะห์ความแปรปรวนของน้ำหนัก ( SAS
ผสม ) ยังไม่เหมาะในสถานการณ์มากที่สุดKruskal Wallis Test เป็นอนุรักษ์นิยมมาก