Qual é o equivalente não paramétrico de uma ANOVA de duas vias que pode incluir interações?


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Oi, eu estou tentando encontrar o equivalente não paramétrico de uma ANOVA bidirecional (design 3x4) que é capaz de incluir interações. De minhas leituras em Zar 1984, "Análise Bioestatística", isso é possível usando um método apresentado por Scheirer, Ray e Hare (1976), no entanto, de acordo com outras publicações on-line, inferiu-se que esse método não é mais apropriado (se é que alguma vez estava).

Alguém sabe qual método seria apropriado para fazê-lo e, em caso afirmativo, as funções correspondentes em R ou Stata?


A melhor escolha (se houver) depende do motivo pelo qual você acha que a ANOVA clássica não é apropriada no seu caso.
Michael M

Olá Michael, a ANOVA clássica não é apropriada porque, apesar de usar transformações, não é possível atender à suposição de normalidade.
user35595

Respostas:


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Quando a maioria das pessoas pensa em um equivalente não paramétrico da ANOVA, pensa no teste de Kruskal-Wallis . O teste de Kruskal-Wallis não pode ser aplicado a uma estrutura fatorial.

A primeira solução alternativa para isso é executar todas as suas condições como uma análise unidirecional. Isso não permite que você teste seus fatores individualmente, mas você pode obter o que precisa do teste principal, possivelmente combinado com testes post-hoc.

O teste de Kruskal-Wallis pode ser considerado um caso especial de regressão logística ordinal . Além disso, o OLR pode manipular uma estrutura fatorial e não requer que seus dados de resposta sejam normalmente distribuídos, apenas que sejam ordinais. É provável que seja sua melhor opção. No excelente site de ajuda de estatísticas da UCLA, você pode encontrar guias para OLR tanto no R quanto no Stata .


As vinhetas do pacote ordinal fornecem uma boa introdução à regressão logística ordinal e clmtêm muito mais recursos do que o polrcomando no pacote MASS.
John

Oi Gung, e obrigado pela resposta. Estou enganado por usar o teste de Kruskal-Wallis não ser possível ver efeitos de interação, pois é apenas o equivalente não paramétrico de uma ANOVA unidirecional? Estou realmente interessado em ver os efeitos da interação, pois é claro que eles existem e gostaria de demonstrar isso adequadamente. Nesse caso, o uso de OLR é apropriado?
user35595

OLR é perfeitamente apropriado; é a sua melhor opção neste caso.
gung - Restabelece Monica

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Todos os dados contínuos também são ordinais. Significa apenas que você tem N fileiras sem vínculos.
gung - Restabelece Monica

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@gung, eu diria que o conceito de ordinalidade é ontologicamente anterior ao conceito de quantidade . :)
Alexis
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