Exakter Permutationstest für Mittelwerte
Aufzählen jeder fixen Gruppen-Umetikettierung für einen zweiseitigen Differenz-von-Mittel- Randomisierungstest.
IHRE BERECHNUNG
Ergebnis
—
Rechenschritte
Gehen Sie die Schritte einzeln durch oder zeigen Sie die gesamte Berechnung an. Die Schritte verwenden Ihre aktuellen Eingaben.
Berechnungsmethode
Beobachtungspositionen als unterschiedlich behandeln, alle Kombinationen aufzählen und Verbindungen zur beobachteten absoluten Statistik einschließen.
p=number of label partitions with |meanA−meanB| at least observed / all fixed-size partitions
Rechenbeispiel
Die Proben 1,2,3 und 4,5,6 haben den mittleren Unterschied −3 und die zweiseitige exakte Neukennzeichnung p=2/20=0,1 beobachtet.
Annahmen und Hinweise zu den Eingaben
2–9 Beobachtungen pro Gruppe, höchstens 18 kombiniert. Exaktheit ist abhängig vom Austausch-/randomisierungsmodell, das für ungleich verteilte Gruppen nicht garantiert ist. Dabei wird ein nicht studentisierter Durchschnittsunterschied verwendet und die beobachtete Zuordnung beinhaltet; keine Monte Carlo- oder Plus-One-Anpassung.
Hinweise zum Rechner
Kann ich eigene Werte eingeben?
Ja. Ersetzen Sie die Beispielwerte durch Ihre eigenen Eingaben. Ergebnis, Rechenschritte, Tabellen und gegebenenfalls Diagramme werden entsprechend aktualisiert. Bei leeren oder ungültigen Eingaben wird das Ergebnis gelöscht. Fehlende Angaben werden niemals unbemerkt durch Beispielwerte ersetzt.
Sind die Ergebnisse exakt?
Die Ergebnisse beruhen auf Gleitkommaarithmetik und werden für die Anzeige gerundet. Beachten Sie die Formel, die Annahmen und die gegebenenfalls angegebene Datengenauigkeit.
Werden meine Eingaben hochgeladen?
Die Berechnung erfolgt in Ihrem Browser. Ein Benutzerkonto, Datei-Uploads oder ein externer KI-Dienst sind nicht erforderlich. Beim Neuladen der Seite werden die Eingaben zurückgesetzt.
Vergleichen Sie unabhängige Stichprobe bedeutet, ungleiche Standardfehler, Welch Freiheitsgrade und ein zweiseitiges Intervall zu verwenden.
Erzeugen Sie ein reproduzierbares Perzentil-Bootstrap-Intervall für einen Sample-Mittelwert, mit Bootstrap-Standardfehler, Bias und empirischen Quantilien.
Vergleichen Sie zwei unabhängige Proben mit gepoolten Reihen, U-Statistiken und beobachtet paarweise Überlegenheit.
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