For positive pairing, the Ft with L

For positive pairing, the Ft with LMSn, ANOVA and
Kruskall Wallis showed robust Type I error rates. The best
procedure is Ft with LMSn which produce the nearest
Type I error rate to the nominal level. As can be observed
in Table 2, under normal distribution, the average Type I
error rates for Ft with MADn, Ft with Tn, Ft with LMSn
and ANOVA inflate above the 0.1 level. This is due to the
large values of Type I error rates when the pairings are
negative.
Under extremely skewed distribution, again, the
average results for Ft with MADn, Ft with Tn, Ft with
LMSn and ANOVA show inflated average Type I error
rates due to the negative pairings. In contrast, the Type I
error for Ft with MADn, Ft with Tn and Kruskall Wallis
improved under positive pairing, indicating robustness.
But not in the case of Ft with LMSn and ANOVA which
produced the worst result with Type I error for both
pairings are above the 0.1 level.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สำหรับจับคู่บวก ฟุต มี LMSn การวิเคราะห์ความแปรปรวน และวาลลิ Kruskall ที่แสดงให้เห็นว่าแข็งแกร่งพิมพ์ราคาผิดพลาดฉัน ดีที่สุดฟุตกับ LMSn ซึ่งการผลิตเป็นขั้นตอนฉันพิมพ์อัตราข้อผิดพลาดระดับระบุ เป็นสามารถสังเกตในตารางที่ 2 ภายใต้การแจกแจงปกติ ค่าเฉลี่ยพิมพ์ฉันข้อผิดพลาดและฟุต มี MADn, Ft กับ Tn ฟุต มี LMSn ราคาพิเศษและการวิเคราะห์ความแปรปรวนพองระดับ 0.1 ครบกำหนดเพื่อค่าขนาดใหญ่ของพิมพ์ผมอัตราข้อผิดพลาดเมื่อการ pairingsลบภายใต้มากการแจกแจงเบ้ อีกครั้ง การผลเฉลี่ยฟุต มี MADn, Ft กับ Tn ฟุตด้วยLMSn และการวิเคราะห์ความแปรปรวนค่าเฉลี่ยดูสูงเกินจริงชนิดฉันข้อผิดพลาดราคาพิเศษจาก pairings ลบ ในทางตรงข้าม แบบผมข้อผิดพลาดสำหรับฟุต มี MADn ฟุต Tn และวาลลิ Kruskallปรับปรุงภายใต้การจับคู่บวก บ่งชี้เสถียรภาพแต่ไม่ใน กรณีที่ Ft กับ LMSn และการวิเคราะห์ความแปรปรวนที่ร้ายได้กับชนิดของฉันข้อผิดพลาดทั้งผลิตpairings ที่ระดับ 0.1

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สำหรับการจับคู่บวกกับ Ft LMSn, ANOVA และ
Kruskall วาลลิสแสดงให้เห็นว่ามีประสิทธิภาพประเภทอัตราความผิดพลาด ที่ดีที่สุด
คือขั้นตอน Ft กับ LMSn ที่ผลิตที่ใกล้ที่สุด
ประเภทอัตราความผิดพลาดในระดับเล็กน้อย ในฐานะที่สามารถสังเกตได้
ในตารางที่ 2 ภายใต้การกระจายปกติประเภทเฉลี่ยฉัน
อัตราความผิดพลาดสำหรับ Ft กับ MADn ฟุตกับ Tn ฟุตกับ LMSn
และ ANOVA ขยายเหนือระดับ 0.1 นี่คือสาเหตุที่
ค่ามากของประเภทอัตราความผิดพลาดเมื่อมีการจับคู่
เชิงลบ.
ภายใต้การจัดจำหน่ายเบ้มากอีกครั้ง
ผลเฉลี่ยสำหรับ Ft กับ MADn ฟุตกับ Tn ฟุตกับ
LMSn และ ANOVA แสดงประเภทเฉลี่ยที่สูงเกินจริงความผิดพลาด
อันเนื่องมาจากอัตรา การจับคู่เชิงลบ ในทางตรงกันข้ามผมประเภท
ข้อผิดพลาดสำหรับ Ft กับ MADn ฟุตกับ Tn และ Kruskall วาลลิส
ที่ดีขึ้นภายใต้การจับคู่บวกแสดงให้เห็นความแข็งแรง.
แต่ไม่ได้อยู่ในกรณีของ Ft กับ LMSn และวิเคราะห์ความแปรปรวนซึ่ง
ผลิตผลที่เลวร้ายที่สุดด้วยข้อผิดพลาดประเภททั้ง
การจับคู่เป็น เหนือระดับ 0.1

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บวกกับ lmsn จับคู่ , ฟุต , ANOVA และ
kruskall วอลลิส พบมีอัตราความคลาดเคลื่อนประเภทที่ 1 . ขั้นตอนที่ดีที่สุด
เป็นฟุตกับ lmsn ซึ่งผลิตใกล้
ความผิดพลาดประเภทที่ 1 คะแนนให้อยู่ในระดับปกติ เป็นสามารถสังเกต
ในรางที่ 2 ภายใต้การแจกแจงปกติ เฉลี่ยอัตราความคลาดเคลื่อนประเภท
สำหรับฟุตกับ madn , ฟุตกับ TN , ฟุตกับ lmsn
และ ANOVA พองตัวขึ้นไป 0.1 ) นี้เนื่องจาก
ขนาดใหญ่เท่ากับอัตราความคลาดเคลื่อนประเภทที่ 1 ได้เมื่อคู่เป็น

ใต้มากลบ การแจกแจงแบบเบ้ อีกครั้ง โดยมี madn
ผลฟุต , ฟุตกับ TN , ฟุตด้วย
lmsn และแสดงความเฟ้อเฉลี่ยอัตราความคลาดเคลื่อนประเภทที่ 1
เนื่องจากการจับคู่เชิงลบ ในทางตรงกันข้าม , ประเภทผม
ผิดพลาดกับ madn ฟุต , ฟุตกับไนโตรเจนและ kruskall วอล
ดีขึ้นภายใต้บวกจับคู่แสดงความคึกคัก .
แต่ไม่ใช่ในกรณีของฟุตกับ lmsn และ ANOVA ซึ่ง
ผลิตเป็นผลกับความคลาดเคลื่อนประเภทที่ 2
คู่อยู่เหนือ 0.1 )