实验数据的随机化检验及R语言实现

发布时间：2024-02-01 03:38

　　随机化检验是基于实验中对实验处理的随机化分配,通过计算所有可能分配方法的结果得出某一统计量的随机化分布,并据此进行实验效应是否存在的统计推断。相较基于从某一总体中进行重复随机抽样而得到抽样分布推论模式,随机化检验不需要正态总体假定,尤其适合样本数据存在明显离群值或小样本情形,更适合作为随机化实验的推论框架。借助免费开源的R软件及相关软件包已能快速实现双处理组和多处理组均值差比较及其他统计量比较的随机化检验,但在心理统计教育与应用中还需进一步推广。

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【文章目录】：
1 统计推论中的总体模型与随机化模型
2 随机化检验的基本思想
3 基于随机化分布的统计推论示例:基于R的应用
    3.1 双处理组情形:与传统t检验的比较
    3.2 多处理组情形:与传统方差分析的比较
4 随机化分布和抽样分布的比较:样本量与离群值的影响
5 总结与建议



本文编号：3891696