Page 133 - 4511

Непараметрична процедура Friedman ANOVA and Ken-
dall Concordance модуля Nonparametric Statistics, яка включає
два тести - Friedman ANOVA і Kendall Concordance, дозволяє
виявляти сигнали на фоні нерегулярних перешкод. Ці два тести
дещо різні по природі, проте, вони вимагають подібний вхід.
Friedman ANOVA є непараметричною альтернативою од-
нофакторному повторному дисперсійному аналізу. Ранговий
тест Friedman ANOVA припускає, що змінні (рівні фактору)
були виміряні в порядковій шкалі (у рангах). Нульова гіпотеза
для процедури полягає в тому, що різні колонки даних (тобто,
змінні STATISTICA) містять зразки, узяті з тієї ж самої сукуп-
ності, або інакше, сукупності з ідентичними медіанами. Цей
тест порівнює змінні, які були виміряні в залежних зразках (по-
вторні виміри).
Статистика узгодження Кендалла (Kendall oncordance)
подібна статистиці R Спірмена (Spearman) (непараметрична
кореляція між двома змінними) за винятком того, що вона ви-
ражає кореляцію між багатовимірними величинами. Коефіці-
єнт узгодження Кендалла по суті означає середню рангову ко-
реляцію між багатовимірними зразками. Діапазон узгодженості
Kendall змінюється від 0 до +1. Значення близькі до нуля пред-
ставляють недолік узгодженості в ранжованих змінних, тоді
як значення, близькі до 1 представляють узгодженість (кореля-
цію) в ранжованих змінних.
Коефіцієнт узгодження Кендалла W обчислюється за
формулою
12S n   k n   1 2
W  w ; S w   R   ,

3
k 2 n   n i 1  i 2 

яка зводиться до додаванні рангів по кожному рядку
k
R i   R . Тут на відміну від критерія Фрідмана ранжування
ji
 j 1
виконується для кожної змінної (по стовпцю).
Розподіл коефіцієнта узгодження Кендалла W задовільно
апроксимується Beta-розподілом

132