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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？

18 hypothesis-testing  post-hoc  wilcoxon-mann-whitney  kruskal-wallis  dunn-test 

Dunnの テストの結果を読むにはどうすればよいですか？具体的には、以下の表の値は何を教えてくれますか？ 4つのグループにノンパラメトリックデータがあり、最初にクラスカルワリス検定を行って、グループの分布が互いに異なり、集合データセットと異なることを確認しました。次に、ダンのテストを使用して、どのグループが互いに異なっており、どのグループが異なっていたかを確認しました。 library(dunn.test) dunn.test(data, g=area, kw=TRUE) Kruskal-Wallis rank sum test data: x and area Kruskal-Wallis chi-squared = 1730.4401, df = 3, p-value = 0 Comparison of x by area (No adjustment) Row Mean-| Col Mean | A B C ---------+--------------------------------- B | 20.62310 | 0.0000 | C | 26.66519 …

12 r  distributions  kruskal-wallis  dunn-test 

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？？ ppp

11 nonparametric  multiple-comparisons  kruskal-wallis  dunn-test 

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： 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。 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。

9 hypothesis-testing  post-hoc  wilcoxon-mann-whitney  kruskal-wallis  dunn-test 

複数の比較テストを使用することが私のデータに適しているかどうかを判断したいと思います。クラスカルウォリス検定を使用して、異なるグループ間で平均阻害に差があるかどうかを判断しました。分析の結果、有意差があることがわかりました。次に、多重比較手順（おそらく、サンプルサイズが異なるのでDunnのもの）を使用して、他のグループと異なるグループを確認します。171717 私は多くのグループ（）を持っているので、これは多重比較テストの能力がほとんどないか、このデータセットに対して実行するのに適切ではないのかと思っていました。k = 17k=17k = 17

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