在进行 Kruskal-Wallis 之后,我应该进行哪些事后测试?
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【中文标题】在进行 Kruskal-Wallis 之后,我应该进行哪些事后测试?【英文标题】:Which post-hoc test should I conduct after doing a Kruskal-Wallis? 【发布时间】:2015-10-04 17:10:54 【问题描述】:我有一个很长的数据集 (N=499)。我从中比较了指数在 8 种不同处理下的表现(每种处理中的样本数量不同)。
我已经做过 Kruskal-Wallis,效果显着(p 值
现在,对于事后测试,我正在考虑使用 Dunn 测试,但我读到 Wilcoxon 也可能有用,有什么建议吗?
非常感谢大家。
【问题讨论】:
【参考方案1】:这个答案确实属于Cross Validated,而不是***,但是:
Wilcoxon(又名 Mann-Whitney aka Mann-Whitney-Wilcoxon)秩和检验不适合作为事后检验进行成对比较,因为以下两个原因拒绝了 Kruskal-Wallis 检验:
秩和检验不使用与 Kruskal-Wallis 检验相同的秩排序。 Kruskal-Wallis 检验在所有组中排名,但秩和检验将在每次比较中仅在两组之间排名。这会导致每次测试使用不同的排名(实际上是不同的数据)。
如果 Kruskal-Wallis 检验的原假设为真,则每个组都从具有相同排名观测方差的总体中抽取。此方差的最佳估计是用于计算 Kruskal-Wallis 检验统计量(类似于 事后 t 中的合并方差 > 在拒绝单因素方差分析后进行测试)。秩和检验在构建成对检验时并未纳入所有组的汇总方差,而仅在每个检验中纳入两组。
Dunn 检验保留了 Kruskal-Wallis 使用的等级,并使用合并方差估计来构造 事后 近似 z 检验统计量。
Conover-Iman 检验同样保留了 Kruskal-Wallis 使用的等级,并使用合并方差估计来构造 事后 t 检验统计量。 当且仅当您拒绝 Kruskal-Wallis 检验时,此检验才有效,但它提供了比 Dunn 检验更大的拒绝 null 的能力。
【讨论】:
以上是关于在进行 Kruskal-Wallis 之后,我应该进行哪些事后测试?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
使用 Kruskal-Wallis 秩和检验的 kruskalmc 的 R pgirmess 替代方案
python秩和检验(Kruskal-Wallis H Test)