Как применить dunn.test для данных в R?

Question

У меня есть файл CSV с двумя столбцами: группа и вес. Я в состоянии выполнить тест Крускала – Уоллиса:

kruskal.test (Вес ~ Группа, данные = Data.df)

Я хочу рассчитать парные множественные сравнения с контрольной группой (естьразные процедуры). Я пробовал "dunn.test.control", но я получаю только ошибки. Я не думаю, что я использую команду правильно.

Есть идеи, что я делаю не так? Не стесняйтесь показывать пример!

Answer 1

Вы получите лучший ответ, если включите некоторые данные (или проиллюстрируете свою проблему, используя данные, уже имеющиеся в R (см. data()), покажите код, который не работал, и сообщение (я) об ошибке, и укажите, чтопакет, из-за которого возникает проблема, поскольку dunn.test.control не входит в R, но входит в пакет * 1003. * Например, мы можем использовать набор данных iris, включенный в R (?iris для информации):

kruskal.test(Sepal.Width~Species, iris)
#
#   Kruskal-Wallis rank sum test
#
# data:  Sepal.Width by Species
# Kruskal-Wallis chi-squared = 63.571, df = 2, p-value = 1.569e-14

Показывает, что есть существенная разница. Теперь тест Данна:

library(PMCMR)
dunn.test.control(iris$Sepal.Width, iris$Species)
#
#   Pairwise comparisons using Dunn's-test for multiple 
#                         comparisons with one control
#
# data: iris$Sepal.Width and iris$Species
#
#           setosa 
# versicolor 1.4e-14
# virginica  7.7e-08

Нет сообщения об ошибке, поэтому вы, вероятно, не указали тест правильно. Но это не парный тест. Возможно, вы захотите

posthoc.kruskal.dunn.test(iris$Sepal.Width, iris$Species)
# 
#   Pairwise comparisons using Dunn's-test for multiple 
#                          comparisons of independent samples
# 
# data: iris$Sepal.Width and iris$Species
# 
#            setosa  versicolor
# versicolor 2.0e-14 -         
# virginica  1.5e-07 0.016     
# 
# P value adjustment method: holm
# Warning message:
# In posthoc.kruskal.dunn.test.default(iris$Sepal.Width, iris$Species) :
#   Ties are present. z-quantiles were corrected for ties.

Обратите внимание на предупреждающее сообщение. Тест выполняется, но точные вероятности не могут быть вычислены из-за связанных рангов. Два сравнения настолько малы, что связи не имеют значения, если только размер выборкиЯ предпочитаю версию теста в DescTools, так как она также показывает разницу в среднем ранге между каждой парой:

library(DescTools)
DunnTest(Sepal.Width~Species, iris)
# 
#  Dunn's test of multiple comparisons using rank sums : holm  
# 
#                      mean.rank.diff    pval    
# versicolor-setosa            -67.38 2.0e-14 ***
# virginica-setosa             -46.50 1.5e-07 ***
# virginica-versicolor          20.88  0.0158 *  
# ---
# Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1