ランク付けされたデータを比較する方法は？

ランク付けされたデータの分析方法について質問があります。

データは次のようになります。HIVに感染している4つのグループと、同じ村に住んでいる他の16人のグループに、HIVに感染している人の12の課題を重要度に応じてランク付けするよう依頼しました。（fe身体的健康-社会的受容-精神的健康-...）特定の課題に対するHIV感染者の認識が他の人と異なるかどうかは、どうすればわかりますか？

別の質問：すべての回答者（120）は、最も困難な5つの課題のリストから個別に選択するように求められました。HIV感染者が他の人とは異なる課題を選択しているかどうかは、どうすればわかりますか？

調査結果を提示する最良の方法は何ですか？統計的検定はありますか？クラスカルウォリスは可能ですか？私はずっとインターネットを探していましたが、行き詰まっています。

2番目のタスクでは、順序付け方法を検討して、多変量「チャレンジ空間」内の個人の位置をプロットすることができます。HIVの有無にかかわらずそれらのための明確なクラスターはあなたの仮説をサポートするようです。

最初の質問では、選択肢を各グループの数値データに（順番に）変換し、各選択肢の各グループの各人からの絶対差をとります。最も大きな違いがあるものは、各グループが最も異なると感じるものと考えられます。

2人の人がいて、それぞれがグループAとグループBに属しているとします。各人には、12のアイテムのランク（1〜12）があります。項目1の場合：Aが1を選択し、Bが7を選択しました。残りの項目が一定またはゼロに非常に近い場合、グループAとBは、項目1が異なると認識しました。

また、それが理にかなっているかどうかについて判断を下す必要もあります。たぶん、あなたが確かなランクのサブセットを思いつくかもしれません、各グループは異なる考えを持ち、違いを行い、それがあなたのサブセットに適合するかどうかを確認します。

重要度スコアをランクとして定義します。値は1〜12で、1が最も重要でなく、12が最も重要です。

健康などの関心のある要素を選択し、次にグループ1とグループ2から重要度スコアを収集します。次に例を示します。

score_health_1 <- c(1,2,3,2,4,1,2,4,3,1,2,2,3,1)

score_health_2 <- c(3,4,5,5,6,1,2,4,6,5,3,3,2,8,7,4)

次に、wilcox.test（score_health_1、score_health_2）またはt検定を実行できます。これは、12の各要素に対して個別に行うことができます。

ヒースやソーシャルなどの多変量テストに関心がある場合は、多変量テストの相関を説明するHottelling t ^ 2テストを使用できます。