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良い一日。マン・ホイットニーの U 検定を実行したいデータ セットを使用して、ヘルプや提案を探しています。data.frame のダミー セットは次のようになります。

 Plant R1 R2 R3 R4 R5
     a  1  2  3  4  5
     a  6  7  8  9 10
     a 11 12 13 14 15
     b 16 17 18 19 20
     b 21 22 23 24 25
     b 26 27 28 29 30
     b 31 32 33 34 35
     c 36 37 38 39 40
     c 41 42 43 44 45
     c 46 47 48 49 50
     d 51 52 53 54 55
     d 56 57 58 59 60

私は 26 の異なる植物を所有しており、植物種 (a、b、c... など) のすべてのペア間で、個々の波長帯 (r1、r2、r3 ...r400。400 の波長帯の列があります)。この仮説は、26 の植物種のすべての可能な組み合わせについて 325 回検証されます。帰無仮説は、ά = 0.00015 の有意水準でテストする必要があります (ボンフェローニ効果、0.05/325 を補正するため)。

wilcox.testペアごとの比較を実行するコマンドを認識しています。Cran リポジトリを検索してみたらnpmcパッケージが見つかりましたが、もうメンテナンスされていません。

結果を次のようにしたいと思います。

Comparison   R1   R2   R3   R4   R5
    ab      p-value
    ac
    ad

しかし、どこから始めればよいかわかりません。誰でも何か提案をしてください。前もって感謝します。

カート

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4 に答える 4

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私はこれを使用して管理しました

 ttest<- pairwise.wilcox.test(ttest.data[,i],Species,conf.level = 0.95, p.adj = "bonf")
 library(reshape)
 ttest.result<- melt (ttest[[3]])
于 2013-09-14T17:25:23.017 に答える
0

ダンの検定の適用を検討する必要があるようです。簡単に言うと、Dunn の検定は、クラスカル・ウォリス検定で帰無仮説を棄却する場合 (そして、少なくとも 1 つのグループが抽出されていると判断する場合) に適用できる事後グループごとの位置差検定 (多重検定補正を使用) です。別のディストリビューションから)。

より詳細な例については、Cross Validated に関するこの回答を参照してください。同様のインターフェースを使用するメソッドを提供する R パッケージ ( dunn.test ) があります。dunn.testwicox.test

于 2015-06-19T20:33:03.737 に答える