Permutation Test for the Equality of Growth Curve

Öz

Permutation test, which doesn’t require any assumption for the distribution of the random variable, needs to make a lot of calculations, especially when the number of observations increase. However, the use of these non-parametric method is being extended by the developing of the computer technology. In this paper, we considered the testing of the hypothesis of equal means with the permutation test in the Growth Curve Model, by using the computer program written by us. A real data set, fitting the Growth Curve Model, is used for the program.

Anahtar Kelimeler

• Growth Curve Model
• Permutation Test

Büyüme Eğrilerinin Eşitliğinde Permütasyon Testi

Öz

Tesadüfi değişkenin dağılımının ne olduğuna ilişkin herhangi bir varsayım gerektirmeyen permütasyon testi, özellikle gözlem sayısı arttıkça çok fazla işlem yapmayı gerektirmektedir. Ancak parametrik olmayan bu yöntemin, son yıllarda bilgisayar teknolojisindeki ilerlemelere paralel olarak kullanımı yaygınlaşmaktadır. Bu çalışmada tarafımızdan yazılmış olan bilgisayar programı kullanılarak, Büyüme Eğrisi Modelinde (Growth Curve Model) ortalamaların eşitliği hipotezinin permütasyon testi ile, test edilmesi incelenmiştir. Uygulamada Büyüme Eğrisi Modeline uyan gerçek veri seti kullanılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Büyüme Eğrisi Modeli
• Permütasyon Testi
• Permütasyon Testi

Kaynakça

1. Box, G.E.P., 1950. Problems in the Analysis of Growth and Wear Curves. Biometrics, 6, 362-89.
2. Box, G.E.P., Anderson, S.L., 1955. Permutation Theory in the Derivation of Robust Criteria and the Study of Departures from Assumption. Journal of the Royal Statistical Society. Series B, Vol.XVII, No 1.
3. Grizzle, J.E., Allen, D.M., 1969. Analysis of Growth and Response Curves. Biometrics, 25, 375-381.
4. Jian-Xin P., Kai-Tai F., 2000. Growth Curve Models and Statistical Diagnostics. New York, Springer-Verlag.
5. Krishnaiah, P.R., 1980. Handbook of Statistics 1. Amsterdam, North-Holland Publishing Company.
6. Pothoff, F.R., Roy, S.N., 1964. A Generalized Multivariate Analysis of Variance Model Useful Especially for Growth Curve Problems. Biometrika, 51, 3 ve 4, p.313.
7. Rao, C.R., 1958. Some Statistical Methods for Comparison of Growth Curves. Biometrics, 14, 1-17.
8. Rao, C.R., 1959. Some Problems Involving Linear Hypothesis in Multivariate Analysis. Biometrika, 46, 49-58.

9. Rao, C.R., 1965. Theory of Least Squares where the Parameters are Stochastic and its Application to the Analysis of Growth Curves. Biometrika, 52, 447-458.
10. Wishart, J., 1938. Growth-Rate Determination in Nutrition Studies with the Bacon pig, and their Analysis. Biometrika, 30, 16-28.
11. Zerbe, G.O., Walker, S.H., 1977. A Randomization Test for Comparison of Growth Curves with Different Polynomial Design Matrices. Biometrics, 33, 653-657.