Diferença entre teste de randomização e teste de permutação

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Na literatura, os termos Randomização e Permutação são usados ​​de forma intercambiável. Com muitos autores afirmando "testes de permutação (também conhecidos como randomização)", ou vice-versa.

Na melhor das hipóteses, acredito que a diferença seja sutil e reside em suas suposições sobre os dados e as possíveis conclusões que podem ser tiradas. Só preciso verificar se meu entendimento está correto ou se há uma diferença mais profunda que me falta.

Os testes de permutação assumem que os dados são amostrados aleatoriamente a partir de uma distribuição populacional subjacente (o modelo populacional). Isso significa que as conclusões tiradas do teste de permutação são geralmente aplicáveis ​​a outros dados da população [3].

Os testes de randomização (modelo de randomização) "nos permitem descartar a suposição implausível da pesquisa psicológica típica - amostragem aleatória de uma distribuição especificada" [2]. No entanto, isso significa que as conclusões tiradas são aplicáveis ​​apenas às amostras utilizadas no teste [3].

Certamente, porém, a diferença é apenas em termos da definição de população . Se definirmos a população como 'todos os pacientes com a doença e forem adequados para tratamento', o teste de permutação é válido para essa população. Mas, como restringimos a população àqueles que são adequados para tratamento, é realmente um teste de randomização.

Referências:
[1] Philip Good, testes de permutação: um guia prático para reamostrar métodos para testar hipóteses.
[2] Eugene Edgington e Patric Onghena, testes de randomização.
[3] Michael Ernst, Métodos de Permutação: Uma base para inferência exata

blitzen
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É assim que o uso de métodos baseados na teoria normal permitirá concluir além da amostra (para a população), enquanto o uso de métodos de randomização resultará em nossas conclusões sendo aplicáveis ​​apenas à amostra?
info_seeker

Respostas:

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Há um pouco de sobreposição e a forma mais comum do teste de permutação é uma forma de teste de randomização.

Alguns puristas consideram que o verdadeiro teste de permutação se baseia em todas as permutações possíveis dos dados. Mas, na prática, coletamos amostras do conjunto de todas as permutações possíveis e, portanto, esse é um teste de randomização.

Também existem testes de autoinicialização, se não encontrarmos todas as amostras possíveis, mas sim amostras do conjunto possível (o que geralmente é feito), esse também é um teste de randomização (mas não um teste de permutação).

Greg Snow
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