ノンパラメトリック検定での複数比較

ノンパラメトリックで12の処理があるデータセットを使用しています。クラスカル・ウォリス検定を実行して、有意な値を得ました。次に、多重比較手順を実行して、どの処理が大幅に異なるかを確認します。このトピックに関しては多くの情報がありますが、この問題に特に対処するものは何も見つかりませんでした。何か案は？？ $p$

Dunnの検定（または、たとえば、Conover-Iman検定）を探しています。これはペアワイズランクサムテストのセットによく似ていますが、ダンのバージョンは、（1）帰無仮説によって暗示されるプールされた分散を考慮し、（2）クラスカル・ウォリス検定の実施に使用されるランキングを保持します。園芸品種ウィルコクソン/マンホイットニー順位和検定を実行すると、これらの問題で無視されます。もちろん、ダンのテストとの複数の比較のために、家族ごとのエラー率または誤った発見率の修正を実行できます。

Dunnのテストは、パッケージdunntestの Stata（net describe dunntest, from(https://alexisdinno.com/stata)インターネットに接続されている間はStataタイプから）、およびパッケージdunn.testの Rに実装されています。両方のパッケージには、多数の比較の調整オプションが多数含まれています。一つは、また、エリオットとHynanのマクロ、使用してSASにダンのテストを行う可能性があるKW_MCを。

私が書いたように、関連するCVの質問：いくつかのあまり知られてある事後に基づいて、ダンのようなコノバー・イマン（含む、クラスカル-ウォリスを拒否したが、追随するペアワイズテストのtのではなく、分布のz、分布Dunnのテストよりも厳密に強力であり、パッケージconovertestの Stata 、およびconover.testパッケージのRにも実装されています）、およびDwass-Steel-Citchlow-Flignerテスト。

参考文献
Dunn、OJ（1964）。ランク合計を使用した多重比較。Technometrics、6（3）：241–252。