Kruskal-Wallisの後の事後検定：Dunnの検定またはBonferroniはMann-Whitneyの検定を修正しましたか？

非ガウス分布変数がいくつかあり、5つの異なるグループのこの変数の値に大きな違いがあるかどうかを確認する必要があります。

Kruskal-Wallis一元配置分散分析（重要な結果になった）を実行した後、どのグループが大幅に異なるかを確認する必要がありました。グループは一種のソートされているため（最初のグループの変数の値は、3番目のグループの変数の値よりも低いと想定される2番目のグループの変数の値よりも低いと想定されます。 on）私は4つのテストのみを実行しました：

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

この分析は、2つの異なる方法で実行しました。私はダンの多重比較テストを使用することから始めましたが、重要なものは何もありませんでした。一方、Mann-Whitneyテストを使用し、Bonferroniを使用したテストの数（4）を修正すると、3つのテストが重要になります。

どういう意味ですか？どの結果を信頼すべきですか？

Dunnのテストを使用する必要があります。Kruskal-Wallisの拒否から通常のペアワイズランクサムテスト（多重比較調整の有無にかかわらず）の実行に移行すると、2つの問題が発生します。（1）ペアワイズランクサムテストで使用されるランククラスカル・ワリス検定で使用されるランクではありません。（2）Dunnの検定は、Kruskal-Wallisの帰無仮説によって暗示される検定のプールされた分散を保存します。$^{*}$

もちろん、オムニバステスト（ANOVA、CochranのQなど）と同様、多重比較用に調整されたクラスカルワリステストの拒否後の事後テストは、特定の家族ごとのすべてのペアワイズテストを拒否できない場合がありますオムニバステストの特定の対応するエラー率または特定の誤検出率。$\alpha$

$^{*}$ Dunnのテストは、dunntestパッケージ（Stata type内）のStata net describe dunntest, from(https://alexisdinno.com/stata)、およびdunn.testパッケージのRに実装されています。注意：拒否されたクラスカルワリスを追跡するためのあまり知られていないポストホックペアワイズテストがいくつかあります。これには、スタタ用に実装されたConover-Iman（Dunnのようなz分布ではなくt分布に基づく）が含まれますでconovertest（Stataのタイプ内パッケージ）、及び中Rためconover.testパッケージ、及びDwass-スチールCritchlow-Fligner試験。net describe conovertest, from(https://alexisdinno.com/stata)