Brunner-Munzel Test
The Brunner-Munzel test is a nonparametric two-sample hypothesis test that estimates the probabilistic superiority index P(X < Y) — the probability that a randomly selected observation from one group exceeds a randomly selected observation from the other. Introduced by Brunner and Munzel in 2000 as a solution to the nonparametric Behrens-Fisher problem, it remains valid even when the two groups have unequal variances or differently shaped distributions, making it a robust alternative to the Mann-Whitney U test in heteroscedastic settings.
سجل المصدر
تم نسخ الاستشهادات حرفيًا من سجل مصدر المنهج. لا يُستدل على أي تحقق على مستوى الادعاء منها.
- Brunner, E. & Munzel, U. (2000). The Nonparametric Behrens-Fisher Problem: Asymptotic Theory and a Small-Sample Approximation. Biometrical Journal, 42(1), 17–25. · DOI 10.1002/(sici)1521-4036(200001)42:1<17::aid-bimj17>3.0.co;2-u
- Neubert, K. & Brunner, E. (2007). A studentized permutation test for the nonparametric Behrens-Fisher problem. Computational Statistics & Data Analysis, 51(10), 5192–5204. · DOI 10.1016/j.csda.2006.05.024
- Brunner, E., Bathke, A. C., & Konietschke, F. (2019). Rank and Pseudo-Rank Procedures for Independent Observations in Factorial Designs. Springer. · DOI 10.1007/978-3-030-02914-2
الادعاءات المنسقة
تم حفظ الادعاءات في دفتر الأستاذ الخاص بالأدلة، ولكل منها تقييمها الخاص.
هذه الواجهة لا تخترع تقييمًا للادعاء عندما لا يكون دفتر الأستاذ يحتوي على واحد.
المنهجيات ذات الصلة
تم إنشاؤها من الرسم البياني للمنهج وتظهر كعلاقات مقترحة آليًا - لا يُستدل على أي ادعاء دليل.