Kruskal-Wallis 이후 사후 테스트 : Dunn의 테스트 또는 Bonferroni가 Mann-Whitney 테스트를 수정 했습니까?

비 가우시안 분산 변수가 있는데 5 개의 다른 그룹에서이 변수의 값 사이에 유의 한 차이가 있는지 확인해야합니다.

나는 Kruskal-Wallis 일원 분산 분석 (중요한 결과)을 수행 한 후 어느 그룹이 크게 다른지 확인해야했습니다. 그룹이 정렬되어 있기 때문에 (첫 번째 그룹의 변수 값은 두 번째 그룹의 변수 값보다 낮아야합니다. 세 번째 그룹의 변수 값보다 낮습니다. on) 나는 4 가지 테스트 만 수행했습니다.

Group 1 vs Group 2
Group 2 vs Group 3
Group 3 vs Group 4
Group 4 vs Group 5

이 분석은 두 가지 방법으로 수행했습니다. Dunn 's Multiple Comparison Test를 사용하여 시작했지만 중요한 것은 없습니다. 반면에 Mann-Whitney 테스트를 사용하고 Bonferroni를 사용한 테스트 수 (4)를 수정하면 3 개의 테스트가 크게 나타납니다.

무슨 뜻인가요? 어떤 결과를 신뢰해야합니까?

Dunn의 테스트 사용해야합니다 . Kruskal-Wallis의 거부에서 일반적인 쌍별 순위 합계 테스트 (여러 비교 조정의 유무에 관계없이)로 이동하면 두 가지 문제가 발생합니다. (1) 쌍별 순위 합계 테스트에서 사용하는 순위 Kruskal-Wallis 테스트에서 사용 된 순위 가 아닙니다 . (2) Dunn의 검정은 Kruskal-Wallis 귀무 가설에 의해 암시 된 검정에 대한 풀링 된 분산을 유지합니다.$^{*}$

물론, 모든 옴니버스 테스트 (예 : ANOVA, Cochran 's Q 등) 와 마찬가지로, 다중 비교를 위해 조정 된 Kruskal-Wallis 테스트 거부 후 사후 테스트는 주어진 가족 단위에 대한 모든 페어 단위 테스트를 거부하지 못할 수 있습니다 옴니버스 테스트 에서 주어진 에 해당하는 오류율 또는 지정된 잘못된 발견 비율 .$\alpha$

$^{*}$ Dunn의 테스트는 dunntest 패키지 (Stata 유형 내 net describe dunntest, from(https://alexisdinno.com/stata)) 및 dunn.test 패키지의 R에서 Stata로 구현 됩니다. 주의 사항 : Stata를 위해 구현 된 Conover-Iman (Dun과 같지만 z 분포가 아닌 t 분포를 기반으로 함)을 포함하여 거부 된 Kruskal-Wallis를 따르는 몇 가지 잘 알려진 post - hoc pair-wise 테스트가 있습니다. 에 conovertest (STATA 타입 내의 패키지 )와 R 용의 conover.test 패키지 및 Dwass - 스틸 - 크리 츨 로우 - Fligner 시험.net describe conovertest, from(https://alexisdinno.com/stata)