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.
Hồ sơ nguồn
Các trích dẫn được sao chép nguyên văn từ hồ sơ nguồn của phương pháp. Không có xác minh cấp độ yêu cầu nào được suy ra từ chúng.
- 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
Các yêu cầu được tuyển chọn
Các yêu cầu được lưu trữ trong sổ cái bằng chứng, mỗi yêu cầu có đánh giá riêng.
Chế độ xem này không tạo ra đánh giá yêu cầu khi sổ cái không có.
Các phương pháp liên quan
Được tạo từ biểu đồ phương pháp và hiển thị dưới dạng các mối quan hệ được đề xuất bởi máy — không có yêu cầu bằng chứng nào được suy ra.