Guter Text zum Resampling?

Kann die Gruppe einen guten Einführungstext / eine gute Ressource für angewandte Resampling-Techniken empfehlen? Insbesondere interessiere ich mich für Alternativen zu klassischen parametrischen Tests (z. B. t-Tests, ANOVA, ANCOVA) zum Vergleichen von Gruppen, wenn Annahmen wie die Normalität eindeutig verletzt werden.

Ein Beispiel für einen Problemtyp, den ich gerne über einen besseren Lösungsweg informieren möchte, kann Folgendes umfassen:

I)
2 Gruppen: Behandlung und Kontrolle

Abhängiger Var: Änderung des Kontostands nach der Intervention

Covariate: Kontostand vor der Intervention in US-Dollar.

Problem bei der Anwendung von ANCOVA: Viele Probanden haben keine Änderung (viele Nullen).

II)
2 Gruppen: Behandlung und Kontrolle

Abhängiger Var: Neue Konten hinzugefügt

Kovariate: Anzahl der Konten vor der Intervention.

* Viele Fächer haben kein zusätzliches Konto (viele Nullen).

Kann ich einen Bootstrap verwenden? Ein Permutationstest? Dies ist die Art der Analyse, auf die ich nichtparametrische Resampling-Methoden anwenden möchte.

references bootstrap resampling

— B_Miner
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Antworten:

Als gute Referenz würde ich Philip Good, Resampling Methods: Ein praktischer Leitfaden zur Datenanalyse (Birkhäuser Boston, 2005, 3. Aufl.) Für ein angewandtes Begleitlehrbuch empfehlen . Und hier ist eine kommentierte Bibliographie für Bootstrap Resampling . Resampling-Methoden: Konzepte, Anwendungen und Begründung bieten ebenfalls einen guten Start.

Es gibt viele R-Pakete, die die Verwendung von Resampling-Techniken erleichtern:

boot für Bootstraping - siehe auch P. Burns, The Statistical Bootstrap und andere Resampling-Methoden für Abbildungen
Münze für Permutationstests (Bit siehe die beiliegende Vignette, die umfangreiche Hilfe enthält)

(Es gibt viele andere Pakete ...)

— chl
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@chi und @whuber: Danke, ich habe mich gefragt, ob das gute Buch eine gute Wahl ist. Bin ich bei den von mir festgelegten Problemtypen - im Grunde ANCOVA mit Verstößen - mit Permutation oder Bootstrapping auf dem richtigen Weg?

— B_Miner

@ user2040 Bei Permutationstests kann man kaum etwas falsch machen. Good hat Kapitel speziell zu Multifaktordesigns, kategorialen Daten und multivariaten Analysen (einschließlich MANCOVA). Obwohl ich Ihr spezifisches Problem nicht vollständig verstehe, bin ich sicher, dass Sie dort etwas Nützliches finden.

— whuber

@ user2040 Ich werde einige Referenzen hinzufügen, aber ich fand Ihre beiden Punkte auch schwer zu verstehen. Meines Wissens gibt es keinen genauen Permutationstest, wenn die Kovariate kontinuierlich ist.

— Chl

@chl Ich denke, wenn ich Ihren Kommentar zu kontinuierlichen Kovariaten richtig verstehe, hängt diese Genauigkeit von der Rolle ab, die die Zufälligkeit in den Daten spielt. Wenn Randomisierung erfolgt durch Design , scheint es keine Rolle , welche Art von Daten. Der Permutationstest nimmt die angegebenen Daten und lässt uns einfach einen Blick darauf werfen, wie sich die statistischen Ergebnisse entwickeln würden, wenn unsere Zufallszahlengeneratoren (zum Beispiel) zu unterschiedlichen Zuordnungen von Probanden zu Behandlungs- und Kontrollgruppen geführt hätten.

— whuber

@chi und @whuber, nochmals vielen Dank. Ich werde sehen, welches der guten Bücher das beste ist (viele Wortspiele beabsichtigt). Was mein Problem betrifft, handelt es sich im Grunde genommen um ein Experiment mit zwei Stichproben (Behandlung und Kontrolle / keine Behandlung), bei dem es ein Basismaß vor dem Experiment und ein Maß nach der Behandlung gibt, wobei letzteres die abhängige Variable ist (tatsächlich handelt es sich um eine Änderung des Maßes von vor bis nach). Es wäre also eine typische ANCOVA oder ANOVA (abhängig davon, ob die Änderung abhängig oder post ist, mit dem Pre als Kovariate), außer dass viele der Post-Messungen Null sind (der Kunde hat nichts gekauft).

— B_Miner

Phillip Good-, Permutations-, parametrische und Bootstrap-Tests von Hypothesen (3. Auflage). Springer, 2005.

Dieses Buch ist mathematisch einfach, zugänglich und deckt eine breite Palette von Anwendungen ab.

— whuber
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(+1) Ah ... wir haben das gleiche Buch zitiert :)

— chl

@chl Ich glaube nicht: Sie sind vom selben Autor, haben aber leicht unterschiedliche Titel und unterschiedliche Verlage. Vielleicht sollten wir alle etwas mehr über sie sagen, damit wir herausfinden können, welche für das OP besser geeignet sind. Ich habe Ihrer Antwort in einem Kommentar einige Details hinzugefügt.

— whuber

Ich habe meine gelöscht, nachdem ich deine gesehen habe.

— Chl

@chl Ah, ich verstehe. Es gibt also keine Redundanz.

— whuber