p*****n
发帖数: 265 | 1 谢谢weiwei和其他朋友的回答，我看了下wiki，这个test（paired)主要是查whether
their population mean ranks differ 也就是medina是不是一样。
但是我之前的问题是说，两组数据的分布是不是不同，这个和比较median好像不太一样
吧？虽然有overlap，但是不能划等号吧？K-S test倒是两个datasets分布是否差别很
大。
谢谢啦 |
w*******9
发帖数: 1433 | 2 Just my two cents: K-S比较两个分布,这是个无穷维的问题，MW比较两个mean/median
,是个一维问题，比较一维的东西更容易，也就是说MW对检测某类问题（更具体点，平
移）power更大。但是如果不是平移那么K-S的power更大，但也只是相对的大，实际上
也是蛮低的。这是为什么大家平时数据不够大的时候不太用k-s的原因。以我有限的知
识来看，统计里比较两个无穷维的东西，绝大多数的统计量都是简化成比较两个有限维
的东西，就是为了追求更大的power。通常有很多方法转化成低维，所以同一个问题会
有好多测试方法，如何运用取决于你对自己的data 认识多少，对不同的test认识多少
。本质上来说K-S 是纯nonparametric, MW是semi-parametric，取舍就看你的model
assumption 对你的data适用不适用。 |
p*****n
发帖数: 265 | 3 weiwei同学，谢谢你的解释，恩
我现在对两种test更明白一些了。我想两个test都试一下好了，反正命令很简单，在R
里面运行很快。
我需要在R里面随机把whole data分两份，然后做两种test。这样进行10次，如果每次p
value都很大（也就是两部分分布差不多），是不是可以说，这组数据的分布没有必要
分组呢？
我希望得出的结论是没有必要分组，就用whole data来得出分布。
谢谢啦！
median
【在 w*******9 的大作中提到】
: Just my two cents: K-S比较两个分布,这是个无穷维的问题，MW比较两个mean/median
: ,是个一维问题，比较一维的东西更容易，也就是说MW对检测某类问题（更具体点，平
: 移）power更大。但是如果不是平移那么K-S的power更大，但也只是相对的大，实际上
: 也是蛮低的。这是为什么大家平时数据不够大的时候不太用k-s的原因。以我有限的知
: 识来看，统计里比较两个无穷维的东西，绝大多数的统计量都是简化成比较两个有限维
: 的东西，就是为了追求更大的power。通常有很多方法转化成低维，所以同一个问题会
: 有好多测试方法，如何运用取决于你对自己的data 认识多少，对不同的test认识多少
: 。本质上来说K-S 是纯nonparametric, MW是semi-parametric，取舍就看你的model
: assumption 对你的data适用不适用。
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w*******9
发帖数: 1433 | 4 If you divide a whole dataset into 2 groups entirely randomly, these two
groups will always have the same distribution.
R
次p
【在 p*****n 的大作中提到】
: weiwei同学，谢谢你的解释，恩
: 我现在对两种test更明白一些了。我想两个test都试一下好了，反正命令很简单，在R
: 里面运行很快。
: 我需要在R里面随机把whole data分两份，然后做两种test。这样进行10次，如果每次p
: value都很大（也就是两部分分布差不多），是不是可以说，这组数据的分布没有必要
: 分组呢？
: 我希望得出的结论是没有必要分组，就用whole data来得出分布。
: 谢谢啦！
:
: median
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p*****n
发帖数: 265 | 5 Hi, weiwei，我现在想做的test是dataset没有必要分成若干组，不管按什么attribute
，所以我想做的是，分组后的数据没有显著的不同，比如我按时间分为两组，按
attribute分组，和原来whole dataset比没有太大的分布差异。
你觉得我这么做make sense吗？谢谢
是的，我现在发现确实绝大多数p value close to 1，也就是没有太大差异，我这么做
的问题是什么呢？》谢谢
【在 w*******9 的大作中提到】
: If you divide a whole dataset into 2 groups entirely randomly, these two
: groups will always have the same distribution.
:
: R
: 次p
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