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非母數檢定 - Coggle Diagram

- - - - 作法：
        (1)檢定中位數是否相同或>,<
        (2)所有n1+n2筆資料，混合排序，由小到大給予rank(1,2,3...)。(若有相同，就分享rank)
        (3)rank完後，會得到2橫行，整列相加即可算出W1,W2
        (4)注意！！檢定統計量不是選W1,W2小的，是選2個母體中，樣本數較少的，若樣本數相同，就任挑。
        (Wilcoxon當初設計就這樣。 )
        (5)此時，雙尾檢定，雙尾拒絕，單尾檢定，單尾拒絕。
        (6)小樣本，要查Wilcoxon rank sum test表
        (7)大樣本n1≧10,n2≧10，採常態近似，要背公式。
    - - 作法：
        (1)檢定中位數是否相同或>,<
        (2)一樣是混合排序給rank，然後算出W1,W2
        (3)將W1,W2，轉成U1,U2，需要背公式
        (4)檢定統計量為U1,U2中，挑小的，當初他們是這樣設計
        (5)因為是挑小的，所以一律是左尾拒絕，雙尾單尾檢定都一樣
        (6)小樣本要查，Mann-Whitney U test表
        (7)大樣本採常態近似，建議直接用Wilcoxon的W常態近似公式就好，不用多背一個公式，2者等價檢定
  - - - 作法：
        (1)一樣，全部混合排序，給予rank
        (2)把每一個處理的rank和做出來
        (3)套公式，得到卡方檢定統計量
        (4)一律右尾拒絕
      - 是one way ANOVA CRD無母數版本，檢定多個母體，中位數是否相同，不用常態假設，但要同質變異數假設。
      - 使用時機：題目明講使用這個檢定，或不能使用常態假設，或只給卡方表，這些跡象都只能使用無母數檢定，否則通常都是自行假設常態，用ANOVA。
  - - - 是one way ANOVA RBD無母數版本，代表有區集化，檢定多個母體，中位數是否相同，不用常態假設，但要同質變異數假設。
      - 作法：
        (1)比較特別，是在區集內部排序
        (2)把每一個處理的rank和做出來，處理是我們主要的研究對象
        (3)套公式，得到卡方檢定統計量
        (4)一律右尾拒絕
- - - - 若為小樣本(n≤10)，要查Spearman's rank correlation表。
        若為大樣本或無表可查，則採t分配近似。
  - - - 若有資料相同，處理太複雜，在此跳過
- - - - 相依母體配對符號檢定
        與sign test做法相同
        除了N(+)定義為：
        所有(Xi,Yi)，Xi>Yi之個數
  - - - Wilcoxon配對符號等級檢定
        與Wilcoxon signed-rank test做法相同
        除了差異Di的計算方式改成
        Di=Xi-Yi, i=1,2,...,n