Percentage Points of Some Non-Parametric Tests for Independence and Empirical Power Comparisons
若干非参数独立性检验的临界值与经验功效比较AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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若干非参数独立性检验的临界值与经验功效比较
- 研究问题
- 如何为基于第三象限层秩的二元独立性检验提供小样本拒绝域，并比较其在正相关分布下的检验功效？
- 方法与思路
- 作者列出正态得分层秩检验及简化版本的单侧拒绝域，给出正态与Edgeworth近似，并通过蒙特卡洛比较多种检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提供样本量四至九的临界值表，并在两类正相关二元分布下开展一万次模拟试验进行功效比较。
- 阅读关注点
- 应核对层秩的定义、单侧备择及精确拒绝域的构造，并查看局部最优性的范围、模拟分布和近似误差。
- 阅读边界
- OpenAlex索引摘要未注明稿件版本；摘要未报告各检验的具体功效，正相关分布中的比较不能外推到所有依赖形式。
原文摘要
A class of nonparametric tests based on the third quadrant layer ranks has recently been studied by Woodworth [12] in connection with the problem of testing for independence in a bivariate distribution. In this article exact one-sided rejection regions are tabulated for the normal score layer rank test which is asymptotically locally most powerful for positive dependence in the bivariate normal distribution. The cut-off points are tabulated for sample sizes n = 4(1)9 and significance levels α = .10, .05, .025 and .01. Normal and Edgeworth approximations for the significance probabilities are also given. A simplified version of the normal score test is proposed, and its rejection regions are tabulated. These tests are compared with the correlation coefficient test, Kendall's τ test, Fisher-Yates (normal-score) correlation test and Spearman's rank correlation test for independence by means of Monte Carlo evaluation of power employing 10,000 trials from two different types of bivariate distributions both of which have positive correlation coefficients.