# 臺灣博碩士論文加值系統

(44.200.86.95) 您好！臺灣時間：2024/05/22 13:05

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 變積分析法能有效應用於當反應變數受另一共變數影響時的資料分析。有 母數變積分析法的試驗資料必須符合三項前提,即在給定共變數下,反應變 數的條件分布需符合常態分布;反應變數的期望值與共變數之間呈線性相 依 ,且符合變方同質性。當資料無法符合前提時,則可改採用無須這些前 提的無母數方法。Quade、Shirley、Conover與Iman等均曾提出無母數變 積分析法,但甚少引用於合併數次試驗的資料。本研究目的在將上述各方 法推廣為等級雙向綜合變積分析法,包含Quade等級雙向綜合變積分析法、 Shirley等級雙向綜合變積分析法以及Conover-Iman等級轉換雙向綜合變 積分析的三個方法,並以這五種方法對實際田間資料進行分析與比較。此 外並進行 Monte Carlo模擬研究,以探討各種等級雙向綜合變積分析法與 有母數等級雙向綜合變積分析法在違反前提下的第一型錯誤率的穩健性與 檢定力。結果得知,當資料不符合變積分析的前提時,若貿然採用傳統有母 數綜合變積分析法則會造成檢定力的損失與不穩健的分析結果。此時若資 料呈對數常態或柯西分布,可採用Conover-Iman等級轉換雙向綜合變積分 析之方法二或方法三來分析資料;若為指數、Gamma、變方異質之常態或型 態未知的分布資料時,則應採用穩健性與檢定力最高的Conover-Iman等級 轉換雙向綜合變積分析之方法三來分析資料。至於Shirley等級雙向綜合 變積分析法因檢定結果不佳,並不建議使用。
 Covariance of analysis (ANCOVA) is useful to analyse data when a response varibale is affected by another covariate.The assumptions required for strict validity of this standard procedure are that the conditional distribution of a response variable has to be normal with,expectation linearly dependent on the covariate and variance independent on the covariate when a covariate is given.Nonparametric methods do not required these assumptions about the distribution,proposed by Quade, Shirley, Conover and Iman are useful in nonparametric ANCOVA. However, they are rarely used in analysis of combined experiments.The objective of the study was to expand these methods into non- parametric combined ANCOVA procedures in two- way layout.There were a total of five procedures that including the Quade method, Shirley method,three of Conover-Iman method. Practical field data were used as an example to illustrate and compare these methods. A Monte Carlo simulation study was further used to examine the robustness and test power of these nonparametric combined ANCOVA methods under the violation of assumptions.The results were compared with those of the parametric combined ANCOVA method. It was found that parametric combined ANCOVA appeared to be less robust and powerful.The Conover-Iman method 2 was suggested to be useful in lognormal or cauchy distribution because it is easy to use.The Conover- Iman method 3 was the most robust and powerful, it should be applied in exponential,gamma,normal with hetergeneity of variance or unknown distribution.The Shirley method was not recommended as a good procedure.
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