用于小样本量的 perMANOVA
perMANOVA for small sample size
我有 6 组数据，样本量为 n = 2, 10, 2, 9, 3, 1，我想对这些数据执行置换多元方差分析 (PERMANOVA)。
我的问题是：对这些样本量较小的数据进行 运行 perMANOVA 是否正确？结果对我来说看起来很奇怪，因为 n = 1 组与其他组的差异并不显着，尽管这些组的图形表示清楚地显示出差异。
谢谢
我不相信 n=1 组的任何结果，因为没有变异源来定义组间差异。
我也收到了一些其他平台的回答。我把它们放在这里以供参考：
样本量太小，无法通过 manova 生成稳定的解决方案。请注意，无论您通过排列做什么，n = 1 单元格都会为该单元格的平均值贡献一个常数值。
最后，请注意 one-way 设计的单元格 n 不相等的有效 per-cell 样本大小很好地跟踪了 n 的调和平均值。对于您目前的数据集，这意味着“有效”per-cell n 约为 2.4。除非 DV 集上的差异很大，否则任何程序（参数或 exact/permutation）都不具有统计能力来检测该大小的差异。
MANOVA强调学习组内的属性散布，这个分析的逻辑是基于分数的散布。不建议使用 1 人或多人（我的意思是少于 20 人）的小组来执行 MANOVA 等参数测试。在我看来，使用 non-parametric 测试来检查小组。
我有 6 组数据，样本量为 n = 2, 10, 2, 9, 3, 1，我想对这些数据执行置换多元方差分析 (PERMANOVA)。
我的问题是：对这些样本量较小的数据进行 运行 perMANOVA 是否正确？结果对我来说看起来很奇怪，因为 n = 1 组与其他组的差异并不显着，尽管这些组的图形表示清楚地显示出差异。
谢谢
我不相信 n=1 组的任何结果，因为没有变异源来定义组间差异。
我也收到了一些其他平台的回答。我把它们放在这里以供参考：
样本量太小，无法通过 manova 生成稳定的解决方案。请注意，无论您通过排列做什么，
n = 1单元格都会为该单元格的平均值贡献一个常数值。 最后，请注意 one-way 设计的单元格 n 不相等的有效 per-cell 样本大小很好地跟踪了 n 的调和平均值。对于您目前的数据集，这意味着“有效”per-cell n 约为 2.4。除非 DV 集上的差异很大，否则任何程序（参数或 exact/permutation）都不具有统计能力来检测该大小的差异。MANOVA强调学习组内的属性散布，这个分析的逻辑是基于分数的散布。不建议使用 1 人或多人（我的意思是少于 20 人）的小组来执行 MANOVA 等参数测试。在我看来，使用 non-parametric 测试来检查小组。