Perbedaan antara uji Pengacakan dan uji Permutasi

15

Dalam literatur istilah Pengacakan dan Permutasi digunakan secara bergantian. Dengan banyak penulis menyatakan "Permutasi (alias pengacakan) tes", atau sebaliknya.

Paling-paling saya percaya perbedaannya halus, dan terletak pada asumsi mereka tentang data dan kesimpulan potensial yang dapat ditarik. Saya hanya perlu memeriksa apakah pemahaman saya benar, atau apakah ada perbedaan yang lebih dalam yang saya lewatkan.

Tes permutasi mengasumsikan bahwa data diambil secara acak dari distribusi populasi yang mendasarinya (model populasi). Ini berarti bahwa kesimpulan yang diambil dari uji permutasi umumnya berlaku untuk data lain dari populasi [3].

Tes pengacakan (model pengacakan) "memungkinkan kita untuk menjatuhkan asumsi yang tidak masuk akal dari penelitian psikologis khas --- pengambilan sampel acak dari distribusi tertentu" [2]. Namun itu berarti bahwa kesimpulan yang diambil hanya berlaku untuk sampel yang digunakan dalam tes [3].

Namun tentu saja, perbedaannya hanya dalam hal definisi populasi . Jika kita mendefinisikan populasi sebagai 'semua pasien dengan penyakit dan cocok untuk pengobatan' maka tes permutasi berlaku untuk populasi itu. Tetapi karena kita telah membatasi populasi pada populasi yang cocok untuk perawatan, itu benar-benar tes pengacakan.

Referensi:
[1] Philip Good, Tes Permutasi: Panduan praktis untuk melakukan resampling metode untuk menguji hipotesis.
[2] Eugene Edgington dan Patric Onghena, tes Pengacakan.
[3] Michael Ernst, Metode Permutasi: Dasar untuk inferensi yang tepat

blitzen
sumber
Apakah dengan demikian menggunakan metode berbasis teori normal akan memungkinkan seseorang untuk menyimpulkan di luar sampel (ke populasi) sedangkan menggunakan metode pengacakan akan menghasilkan kesimpulan kami hanya berlaku untuk sampel?
info_seeker

Jawaban:

10

Ada sedikit tumpang tindih dan bentuk paling umum dari uji permutasi adalah bentuk uji pengacakan.

Beberapa purist menganggap tes permutasi yang benar didasarkan pada setiap permutasi yang mungkin dari data. Tetapi dalam praktiknya kami mengambil sampel dari himpunan semua permutasi yang mungkin dan dengan demikian itu adalah uji pengacakan.

Ada juga tes bootstrap, jika kita tidak menemukan setiap sampel bootstrap yang mungkin tetapi sampel dari set yang mungkin (apa yang biasanya dilakukan) maka ini juga merupakan tes pengacakan (tetapi bukan tes permutasi).

Greg Snow
sumber