Какой пост-hoc-тест я должен провести после выполнения Kruskal-Wallis?

Question

У меня длинный набор данных (N = 499). Из чего я сравниваю, как индекс ведет себя с 8 различными методами лечения (с различным количеством выборок в каждом лечении).

Я уже сделал Крускал-Уоллис, и это было значительным (p value < 2.2e-16).

Теперь, для пост-hoc-теста, я думаю об использовании теста Dunn, но я читал, что Wilcoxon также может быть полезен, любые предложения?

Спасибо вам большое.

Answer 1

Этот ответ действительно принадлежит на Cross Validated, не StackOverflow, но:

Вилкоксона (он же Манна-Уитни ака Манна-Уитни-Вилкоксона) критерий суммы рангов неуместна как постфактум тест для попарного сравнения forllowing отказ от теста Крускала-Уоллиса по двум причинам:

1. ранг тестов сумма не использовать тот же ранг упорядоченности как Тес Крускала-Уоллиса т. Тест Крускала-Уоллиса оценивается через все группы, но оценка суммы рангов будет просто занимать место между двумя группами в каждом сравнении.

2. Если нулевая гипотеза критерия Крускала-Уоллиса верна, то каждая группа берется из популяции с той же дисперсией. Наилучшая оценка этой дисперсии является то, что используется при вычислении тестовой статистики Крускала-Уоллис (и сродни объединенной дисперсии в постфактумт испытаний следующего отказа от OneWay ANOVA). Оценка суммы рангов не включает объединенную дисперсию во всех группах при построении парных тестов, но только по двум группам в каждом тесте.

тест Данна сохраняет ряды, которые используют Крускали-Уоллис, и использует оценку объединенной дисперсии для построения постфактум приблизительной г тестовых статистик.

Испытание Коновера-Иман также сохраняет ряды, которые используют Крускали-Уоллис, и использует оценку объединенной дисперсии для построения постфактумт тестовых статистик. Этот тест действителен , если и только если вы отклоняете тест Крускала-Уоллиса, но он обеспечивает гораздо большую мощность для отказа, чем тест Данна.