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我想用以下方法测试一个模型：

summary(aov(dep~ind.1*ind.2))

但是 p.values 不可重复，因为不尊重正态性和同方差性的假设。我正在寻找可以替代这种双向方差分析的非参数测试（更一般地说是 n 向方差分析）

Durbin-Watson 测试是一个好的解决方案吗？

我正在尝试进行 Durbin-Watson 测试，但没有成功！

require(lmtest)
dwtest(dep~ind.1*ind.2) # Fail
dwtest(lm(dep~ind.1*ind.2)) # I get only one p.value instead of the three I expected

为了使我的问题可重现，这里有一些数据：

set.seed(34)
dep = runif(24,0,1)
ind.1 = rep(c(1,2),12)
ind.2 = rep(c(1,2),each=12)
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Durbin-Watson 统计量主要用于检测时间序列分析的自相关，而不是方差分析。

您可能想查看 Kruskal-Wallis H 检验排名和检验： http ://www.anselm.edu/homepage/jpitocch/biostats/nonparamstats.html

如果你搜索“R Kruskal-Wallis H 检验”，Google 上有很多资源

祝你好运！

于 2013-07-02T14:20:16.220 回答