Тест значимости групп на основе средств и рейтинга

Question

В доклинической фармации многие группы лечения сравниваются с одной или несколькими контрольными группами для статистической значимости.

Статистические тесты, такие как Dunnett, Duncan, Schefee, Tukey, Benferonni, Dunn-Sidak Newman-Keuls, t-test и т. Д. Сравнивают средние группы, если данные поступают из нормального распределения, или такие тесты, как Kruskal-Wallis, Mann-Whitney ранжировать данные, если данные не являются нормальными.

У меня возникают трудности с поиском функций, которые выполняют многие из этих тестов, в пакетах R. В идеале они должны давать стандартный результат, такой как тестовая статистика, значения p, показывающие, значительно ли сравниваемые группы отличаются друг от друга.

Я знаю, что в R есть пакет с именем multcomp, но, похоже, он не включает в себя многие из параметрических тестов, упомянутых выше. Кто-нибудь может подсказать, как найти функции в R, которые выполняют подобные статистические тесты?

Answer 1

Усиливая ответ Бена, пакет stats предоставляет множество классических тестов значимости:

grep(ls("package:stats"), pattern="test", value=T)
#  [1] "ansari.test"          "bartlett.test"        "binom.test"          
#  [4] "Box.test"             "chisq.test"           "cor.test"            
#  [7] "fisher.test"          "fligner.test"         "friedman.test"       
# [10] "kruskal.test"         "ks.test"              "mantelhaen.test"     
# [13] "mauchley.test"        "mauchly.test"         "mcnemar.test"        
# [16] "mood.test"            "oneway.test"          "pairwise.prop.test"  
# [19] "pairwise.t.test"      "pairwise.wilcox.test" "poisson.test"        
# [22] "power.anova.test"     "power.prop.test"      "power.t.test"        
# [25] "PP.test"              "prop.test"            "prop.trend.test"     
# [28] "quade.test"           "shapiro.test"         "t.test"              
# [31] "var.test"             "wilcox.test"         

Кроме того, multcomp поддерживает многие из методов корректировки значимости при множественном сравнении, включая несколько, которые вы упомянули.Чтобы узнать, какие из них, введите:

library(multcomp)
?contrMat

args(contrMat)  # (Just to show them here)
# function (n, type = c("Dunnett", "Tukey", "Sequen", "AVE", "Changepoint", 
#     "Williams", "Marcus", "McDermott", "UmbrellaWilliams", "GrandMean"), 
#     base = 1) 

. Возможно, вас также заинтересует представление задач «Проектирование, мониторинг и анализ клинических испытаний» на сайте CRAN.Чтобы найти его, перейдите здесь и нажмите «Виды задач» на левой боковой панели.

Редактировать: Последнее замечание --- если вы хотите Манн- Тест Уитни, его полускрытый.Ищите это в ?wilcox.test.

Answer 2

Похоже, вы смешиваете термины для базовых тестов (t-критерий Крускала-Уоллиса, Манна-Уитни) и термины для методов корректировки множественных сравнений (Даннетт, Дункан, Шеффе, Тьюки, Бонферонни, Данн-Сидак Ньюман -Keuls). В базе R вы найдете функцию p.adjust, которая предлагает несколько методов настройки. Вы упомянули пакет multcomp, но не пакет mutoss. Методы настройки Дункана и Шеффе находятся в пакете agricolae. В пакете coin реализовано несколько процедур сравнения для тестов на основе рангов и перестановок. Вся эта информация легко доступна с помощью инструментов поиска, встроенных в R и предоставляемых в пакете sos. Для безопасности нашей коллективной фармацевтической разработки, я надеюсь, что вы сообщаете кому-то, кто обладает большими знаниями, чем вы показали выше.

Answer 3

Вы смотрели пакеты статистика ? Например, он имеет требуемый t-тест , а также различные методы Тьюки. Кроме того, существует пакет DTK , который позволяет вам «провести модифицированный по Даннетту тест Тьюки-Крамера». тест Шеффе можно найти в пакете Agricolae, тест Дункана можно найти в пакете laercio, а тест Bonferonni можно найти в alr3 пакет.

Возможно, вы не захотите использовать Ньюман-Кеулс .