いい質問だ！まず、いくつかの潜在的な混乱を片付けましょう。Dunnの検定（Dunn、1964）は正確に次のとおりです。ペアワイズt検定のノンパラメトリックアナログである検定統計量は、ANOVAに対して事後的に実施されます。これは、マン・ホイットニー・ウィルコクソン順位和検定に似ていますが、（1）クラスカル・ウォリス検定の帰無仮説によって暗示されるプールされた分散の測度を使用し、（2）同じランキングを使用します。クラスカル・ウォリス検定で使用される元のデータの
Dunnは、多重比較の一般的なBonferroni調整（Dunn、1961）と呼ばれるものも開発しました。これは、以来開発されてきた家族単位の誤り率（FWER）を制御する多くの方法の1つであり、単純に（片側検定）または（両側検定）のペアごとの比較の数による。変数を使用して実行できるペアワイズ比較の最大数は。つまり、17 * 16/2 = 136のペアワイズ比較が可能であり、単一のテストの帰無仮説を棄却できる可能性があります。場合。力についてのあなたの懸念αα / 2kk （k − 1 ） / 2P ≤ α / 2 / 136 したがって、この方法では保証されます。
ただし、FWERを制御する他の方法は、統計的検出力が高くなります。たとえば、HolmおよびHolm-Sidakのステップワイズ法（Holm、1979）は、Bonferroni法のように出血力はありません。そこでも、代わりに偽発見率（FDR）を制御することを目的とすることができます。これらの方法（Benjamini-Hochberg（1995）およびBenjamini-Yekutieli（2001））は、一般に、いくつかの帰無仮説が偽であると仮定することにより、統計的検出力を高めます（つまり、すべての拒否が誤った拒否ではないという考えを、順次変更される拒否基準に組み込むことによって）。これらおよび他の複数の比較調整は、ダンタのテストのためにdunntestパッケージ（スタタタイプ内）のスタタで具体的に実装されていますnet describe dunntest, from(https://alexisdinno.com/stata)）、およびdunn.testパッケージのR内。
加えて、そこに（近似に基づくものであるDunnの検定に対する代替であるZの検定統計）：コノバー-イマン（排他的に）事後に基づいて拒否クラスカル・ワリス検定に（Tの分布は、どのですダンのテストよりも強力です; Conover＆Iman、1979; Convover、1999）。メソッドを使用して、Conovertestパッケージ（Stataタイプ内）のStata net describe conovertest, from(https://alexisdinno.com/stata)とconover.testパッケージのRに実装されているConover-ImanテストでFWERまたはFDRを制御することもできます。
参考文献
Benjamini、Y.およびHochberg、Y.（1995）。誤検出率の制御：複数のテストへの実用的で強力なアプローチ。王立統計学会誌。シリーズB（方法論）、57（1）：289–300。
Benjamini、Y.およびYekutieli、D.（2001）。依存性の下での複数のテストにおける誤った発見率の制御。Annals of Statistics、29（4）：1165–1188。
Conover、WJ（1999）。実用的なノンパラメトリック統計。ワイリー、ホーボーケン、ニュージャージー州、第3版。
Conover、WJおよびIman、RL（1979）。多重比較手順について。テクニカルレポートLA-7677-MS、ロスアラモス科学研究所。
ダン、OJ（1961）。平均間の複数の比較。Journal of the American Statistical Association、56（293）：52–64。
ダン、OJ（1964）。ランク合計を使用した多重比較。テクノメトリックス、6（3）：241–252。
Holm、S.（1979）。単純な連続的拒絶反応の複数のテスト手順。統計の北欧ジャーナル、6（65-70）：1979。