Comparações múltiplas em um teste não paramétrico


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Estou trabalhando com um conjunto de dados não paramétrico e com 12 tratamentos. Realizei o teste de Kruskal-Wallis e obtive um valor significativo , e agora gostaria de realizar um procedimento de comparações múltiplas para ver quais dos tratamentos diferem significativamente. Há muitas informações sobre esse tópico, mas não encontrei nada que resolva especificamente esse problema. Alguma ideia?? p

Respostas:


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Você está procurando o teste de Dunn (ou, digamos, o teste de Conover-Iman). Isso é muito parecido com um conjunto de testes de soma de classificação em pares , mas as versões de Dunn (1) são responsáveis ​​pela variação combinada implícita pela hipótese nula e (2) mantêm a classificação usada para realizar o teste de Kruskal-Wallis. A realização de testes de soma de classificação Wilcoxon / Mann-Whitney da variedade de jardins ignora esses problemas. Obviamente, é possível executar correções de taxa de erro familiar ou de taxa de descoberta falsa para múltiplas comparações com o teste de Dunn.

O teste de Dunn é implementado para Stata no pacote dunntest (do tipo Stata net describe dunntest, from(https://alexisdinno.com/stata)enquanto conectado à Internet) e para R no pacote dunn.test ; ambos os pacotes incluem muitas opções de ajuste de comparação múltipla. Pode-se também executar o teste de Dunn no SAS usando a macro KW_MC de Elliott e Hynan .

Como escrevi em uma pergunta relacionada ao CV : existem alguns testes par- hoc post-hoc menos conhecidos para seguir um Kruskal-Wallis rejeitado, incluindo Conover-Iman (como Dunn, mas baseado na distribuição t , e não na distribuição z , estritamente mais poderoso que o teste de Dunn e também implementado para Stata no pacote conovertest e R no pacote conover.test ) e nos testes Dwass-Steel-Citchlow-Fligner.


Referências
Dunn, JO (1964). Comparações múltiplas usando somas de classificação. Technometrics , 6 (3): 241–252.


você pode explicar por que não usar métodos suaves como "fdr"?
user4581

@ user4581 Não sei se entendi sua pergunta. Primeiro, o que você quer dizer com "suave"? Segundo, o que você quer dizer com "por que não" certamente pode usar métodos de taxa de descoberta falsa para se ajustar a múltiplas comparações com o teste de Dunn ou o teste de Conover-Iman.
Alexis
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