我设计了一个有 4 个独立因素的现场实验，但数据不是正态和异方差的。来自 R 的 Friedman 测试（agricolae 包）仅适用于 rbd。有人可以建议如何分析我的数据吗？
如何对非正态和异方差数据进行因子分析？
机器算法验证
r
非参数
实验设计
异方差
2022-03-20 15:00:16
3个回答
Package vegan使用基于距离的方法实现了一些置换测试程序。对于因子分析，您应该查看文档的第 5 节。论文中还有更多信息：
- 关于用于组间比较的基于距离的置换检验（Reiss 等，2010）
您可能也有兴趣浏览此表：
Skillings-Mack 检验是一种通用的 Friedman 类型检验，可用于几乎任何具有任意缺失数据结构的块设计。它是 R 包的一部分asbio，还有一个用户编写skilmack的 Stata 包。
斯基林斯、JH 和 GA 麦克。1981.关于在平衡和不平衡块设计中使用弗里德曼型统计量。 技术计量学 23：171-177 。
Aho, K.：asbio生物学家的统计工具集。版本 0.3-24。2010 年 9 月 18 日。综合 R 档案网络 (CRAN) 2010-09-19。
Chatfield, M. 和 Mander, A. Skillings-Mack 检验（缺少数据时的弗里德曼检验）。 统计杂志9(2):299-305。
正如你建议你“设计”一个实验，如果你能描述你的设计和数据集会更好。即使数据是异方差且非正态的，也可能一些变量转换可能会有所帮助，并且您可以利用该设计。t 检验对正态性假设相当稳健。
其它你可能感兴趣的问题