基于Monte Carlo模拟的非参数多重比较方法评价

目的在实际中经常遇到选择哪种非参数多重比较方法的问题,本文考察了五种非参数多重比较方法的性能,并对实际中采用合适的方法提出建议。方法本文考察了Dunn_z,扩展的t检验法,以及秩次转换后的Bonferroni(R_BON),SNK(R_SNK)和LSD(R_LSD)这五种方法,用MonteCarlo模拟来考察五种方法的第一类错误、第二类错误以及判对率,用SAS宏功能编程实现。结果扩展的t检验法与R_LSD等价,R_LSD、R_SNK、R_BON以及Dunn_z犯第一类错误的概率依次减小,但检验效能也依次减小。四种方法受样本量和组数的影响不同。结论 R_BON和R_SNK是两种较优的方法。在实际中,当组数较小时,或组数较大且样本量也较大时,可以选用R_BON;而如果组数较大,样本量较小时,可以选用R_SNK。