マンホイットニー検定をクラスカル・ウォリス後の事後比較に使用できますか？

動物が敵対的な環境に置かれ、生存のためのいくつかのアプローチを使用してどのくらいの期間生き残ることができるかをシミュレーションするシミュレーションがあります。それが生き残るために使用できる3つのアプローチがあります。私は、各生存アプローチを使用して、動物のシミュレーションを300回実行しました。すべてのシミュレーションは同じ環境で行われますが、ランダム性があるため、毎回異なります。各シミュレーションで動物が生存する秒数を計測します。長生きすることは良いことです。私のデータは次のようになります：

Approach 1, Approach 2, Approach 2
45,79,38
48,32,24
85,108,44
... 300 rows of these

この時点以降に何をするかわからないので、私が愚かで間違っていることをしているのかどうかを知らせてください。特定のアプローチを使用して、寿命に統計的な違いがあるかどうかを調べようとしています。

各サンプルに対してShapiroテストを実行したところ、小さなp値が返されたため、データが正規化されていないと思います。

行のデータは互いに関係がありません。各シミュレーションに使用されるランダムシードは異なりました。その結果、データがペアになっていないと思います。

データが正規化されておらず、ペアになっておらず、サンプルが3つ以上あるため、クラスカルウォリス検定を実行しました。p値は0.048でした。次に、ポストホックに移り、Mann Whitneyを選択しました。マンホイットニーをここで使用する必要があるかどうかは本当にわかりません。

マンホイットニー検定、つまり{（アプローチ1、アプローチ2）、（アプローチ1、アプローチ3）、（アプローチ2、アプローチ3）}を実行して、各生存アプローチを互いに比較しました。両側検定を使用してペア（アプローチ2、アプローチ3）の間に統計的有意性の所見はありませんでしたが、片側検定を使用して有意差が見つかりました。

問題：

1. このようにマンホイットニーを使用することが理にかなっているかどうかはわかりません。
2. 私は片側または両側のマンホイットニーを使用する必要があるかどうかわかりません。

$U$

理由は次のとおりです。ダンの検定は、クラスカル・ウォリス検定の棄却後の適切な事後検定^*です。クラスカル・ウォリスの棄却から通常のペアワイズランクサム（つまり、ウィルコクソンまたはマンホイットニー）テストの実行に進むと、2つの問題が得られます。（1）ペアワイズランクサムテストに使用されるランクは、クラスカル・ウォリス検定で使用されるランクではありません。（2）ランク合計検定は、クラスカル・ワリスの帰無仮説によって暗示されるプールされた分散を使用しません。ダンのテストにはこれらの問題はありません

$\alpha$

あるグループの生存時間が他のグループのアプリオリよりも長い、または短いと考える理由がない限り、両面テストを使用する必要があります。

Dunnのテストは、Stataでdunntest（type net describe dunntest, from(https://www.alexisdinno.com/stata)）を使用して、Rでdunn.testパッケージを使用して実行できます。

また、さまざまな条件に基づいて動物が死ぬかどうか、いつ死ぬかを評価するために生存分析アプローチを取るのではないでしょうか。

^*拒否されたKruskal-Wallisを追跡する、あまり知られていないいくつかの事後ペアワイズテストには、Conover-Iman（Dunnと同様ですが、z分布ではなくt分布に基づいており、conatatestパッケージのStataに実装されています）が含まれます。また、conover.testパッケージのRの場合）、およびDwass-Steel-Citchlow-Flignerテスト。

クラスカル・ウォリス/ウィルコクソンの統一一般化は、比例オッズモデルであり、オッズ比の点ごとまたは同時信頼区間のいずれかで一般的な対比を認めます。これは私のR rmsパッケージormとcontrast.rms関数に実装されています。

Conoverの後の臨界差、またはSchaichとHamerleの後の臨界差を使用することもできます。前者はより寛大ですが、後者は正確ですが、少し力が不足しています。どちらの方法も私のウェブサイトbrightstat.comに示されていますが、brightstatのウェブアプリでもこれらの重要な違いを計算し、事後テストをすぐに実行できます。 Krightkal-Wallis、brightstat.com

SPSSを使用している場合は、ボンフェローニ補正（p値をグループの数で割った値）を使用して、その場限りのマンホイットニーを実行します。