У меня три группы болезней; контроль, язвенный колит и болезнь Крона, значения метаболитов измеряются с помощью L C -MS в двух временных точках.
Я рассчитал евклидовы расстояния между тремя группами. Я сравниваю Control-U C, Control-Crohns и U C -Crohns. Ниже приведен снимок моих данных, который показывает 6 человек и является форматом данных для моего последующего статистического теста.
structure(list(Group = structure(c(4L, 5L, 2L, 3L, 7L, 8L, 4L,
5L, 2L, 3L, 7L, 8L), .Label = c("", "control_CR.first", "control_CR.second",
"control_UC.first", "control_UC.second", "Group", "UC_CR.first",
"UC_CR.second"), class = "factor"), Variable = structure(c(2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("", "V1",
"V2"), class = "factor"), Value = c(0.08307419, 0.06393691, 0.06421973,
0.07455673, 0.07853126, 0.09655928, 0.07321906, 0.07067488, 0.07310314,
0.07520673, 0.086578, 0.0657893), Timepoint = structure(c(2L,
3L, 2L, 3L, 2L, 3L, 2L, 3L, 2L, 3L, 2L, 3L), .Label = c("", "First",
"Second"), class = "factor")), row.names = c(NA, 12L), class = "data.frame")
Значения расстояния не нормированы. Я понимаю, что тест Фридмана в форме
friedman.test( value ~ Group | Timepoint, data=data.stack)
не будет работать здесь (ошибка в том, что данные не в форме нереплицированного блочного дизайна), т.е. у меня есть повторенные имена групп (соответствующие различным физические лица). Я не могу изменить имена отдельных групп в этом отношении, так как в совокупности, когда я запускаю тест «ho-1015», я хочу, чтобы сравнения проводились между группами, а не отдельными лицами как таковыми.
Есть ли у кого-нибудь предложения о непараметрическом c тесте, который я могу использовать, который можно применить к трем группам с повторными измерениями?