非参数检验中的多重比较

机器算法验证 非参数 多重比较 克鲁斯卡尔-沃利斯测试 邓恩测试
2022-03-29 06:57:26

我正在使用一个非参数数据集,并且有 12 种处理方法。我进行了 Kruskal-Wallis 检验并获得了显着的值,现在我想进行多重比较程序以查看哪些处理方法有显着差异。关于这个主题有很多信息,但我还没有找到任何专门解决这个问题的信息。有任何想法吗?? p

1个回答

您正在寻找 Dunn 检验(或者说,Conover-Iman 检验)。这非常像一组成对秩和检验,但 Dunn 的版本 (1) 说明了原假设隐含的合并方差,并且 (2) 保留了用于进行 Kruskal-Wallis 检验的排名。执行花园品种 Wilcoxon/Mann-Whitney 秩和检验忽略了这些问题。当然,可以通过 Dunn 检验对多重比较执行全族错误率或错误发现率校正。

Dunn 的测试是在包dunntestnet describe dunntest, from(https://alexisdinno.com/stata)中为 Stata 实现的(在连接到 Internet 时来自 Stata 类型),在包dunn.test中为 R 实现;这两个软件包都包含许多多重比较的调整选项。也可以使用 Elliott 和 Hynan 的宏KW_MC在 SAS 中执行 Dunn 的测试。

正如我在一个相关的简历问题中所写:有一些不太知名的事后成对测试来遵循被拒绝的 Kruskal-Wallis,包括 Conover-Iman(如 Dunn,但基于t分布,而不是z分布,严格来说比 Dunn 的测试更强大,并且还为包conovertest中的 Stata 和conover.test包中的 R以及 Dwass-Steel-Citchlow-Fligner 测试实现了。


参考资料
Dunn, OJ (1964)。使用秩和的多重比较。技术计量学,6(3):241-252