置换检验(Permutation test)

置换检验

置换检验,是Fisher提出的一种基于大量计算(computationally intensive),利用样本数据的随机排列(置换检验的核心思想,故名Permutation test),进行统计推断的方法。因其对总体分布自由,特别适合用于总体分布未知的小样本数据,以及一些常规方法难以使用的假设检验情况。

原理

在零假设成立情况下,根据研究目的构造一个检验统计量(如均值,方差等),对样本进行随机抽样并根据排列组合进行随机分组,每次分组均可以计算得到一个检验统计量,由于排列组合次数较多,因此可以得到许多检验统计量,模拟检验统计量的分布,然后求出该分布中出现观察样本的均值(原始均值)及更极端样本的概率p,通过和显著性α比较,做出统计推断。

步骤

  1. 提出原假设,如A组(m个元素)和B组(n个元素)没有差异;
  2. 计算统计量,如两组的均值之差μ0=μA−mu_B$;
  3. 将所有样本随机排序并根据A和B组的数目随机分组,计算统计量μ;
  4. 重复步骤3,直到所有排列组合计算统计量完毕,统计量个数为mu1 μm个;
  5. 最后将步骤4得到的所有统计量按照从小到大排列后构成分布,观察步骤2计算得到的观察样本μ0落在该分布的位置(如95%的置信区间:一倍方差内),并计算小于该观察值的所有统计量的数目占所有统计量数目的比例p,若p落在置信区间内(双侧检验)则接收原假设,否则拒绝;
  6. 如果第3步骤是将所有可能性都计算了的话,则是精确检验;如果只取了计算了部分组合,则是近似结果,这时一般用蒙特卡罗模拟(Monte Carlo simulation)的方法进行置换检验;
  7. 置换检验和参数检验都计算了统计量,但是前者是跟置换观测数据后获得的经验分布进行比较,后者则是跟理论分布进行比较。

优点

  1. 不需要知道基础数据的分布;
  2. 能处理多种类型数据;
  3. 方法简单且相对容易解释;
  4. 适合不满足传统分析方法的条件的数据,如小样本数据等。

实例

  • permutation test 原理实现过程
a <- c(24,43,58,67,61,44,67,49,59,52,62,50,42,43,65,26,33,41,19,54,42,20,17,60,37,42,55,28)
group <- factor(c(rep("A",12), rep("B",16)))
data <- data.frame(group, a)
mu_sob <- mean(data[group=="A",2]) - mean(data[group=="B",2])


find.mean <- function(x){
mean(x[group=="A",2]) - mean(x[group=="B",2])
}

results <- data.frame(value=replicate(999, find.mean(data.frame(group,sample(data[,2])))))
p.value <- length(results[results > mu_sob]) / 1000

confidence_interval <- function(vector, interval) {
vec_sd <- sd(vector)
n <- length(vector)
vec_mean <- mean(vector)
error <- qt((interval 1)/2, df = n - 1) * vec_sd / sqrt(n)
result <- c("lower" = vec_mean - error, "upper" = vec_mean error)
return(result)
}
ci_95 <- confidence_interval(results$value, 0.95)


ggplot(results, aes(x=value))
geom_histogram(aes(y=..density..), colour="black", fill="white")
geom_density(alpha=.8, color="red", size=.8)
geom_vline(xintercept=mu_sob, linetype="dashed", color="blue", size=1)
scale_x_continuous(breaks = c(-15,-10,-5,0,5,10,14,15),
labels = c(-15,-10,-5,0,5,10,14,15),
expand = c(0, 0))
annotate("text", x=14, y=0.04, label="Observed Mean Value line")
labs(x="Mean_A minus Mean_B", y = "Density of difference in Mean")
theme_classic()

置换检验(Permutation test)

  • 使用coin包实现上述分析过程
    Input = ("
     Individual  Hand     Length
     A           Left     17.5
     B           Left     18.4
     C           Left     16.2
     D           Left     14.5
     E           Left     13.5
     F           Left     18.9
     G           Left     19.5
     H           Left     21.1
     I           Left     17.8
     J           Left     16.8
     K           Left     18.4
     L           Left     17.3
     M           Left     18.9
     N           Left     16.4
     O           Left     17.5
     P           Left     15.0
     A           Right    17.6
     B           Right    18.5
     C           Right    15.9
     D           Right    14.9
     E           Right    13.7
     F           Right    18.9
     G           Right    19.5
     H           Right    21.5
     I           Right    18.5
     J           Right    17.1
     K           Right    18.9
     L           Right    17.5
     M           Right    19.5
     N           Right    16.5
     O           Right    17.4
     P           Right    15.6
    ")
    
    Data = read.table(textConnection(Input),header=TRUE)
    
    library(coin)
    # Permutation test of independence
    independence_test(Length ~ Hand, data = Data)
    
    #Asymptotic General Independence Test
    #Z = -0.34768, p-value = 0.7281
    
    
    # Permutation test of symmetry 适用repeated data
    symmetry_test(Length ~ Hand | Individual, data = Data)
    
    #Asymptotic General Symmetry Test
    #Z = -2.6348, p-value = 0.008418

引用

  1. Permutation test
  2. 置换检验
  • 版权声明 本文源自 Hua's Cabin 整理
  • 转载请务必保留本文链接:https://www.plob.org/article/24942.html

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