多元Mann-Whitney U检验
多元Mann-Whitney U检验
提问于 2013-07-13 02:27:20
日安。我正在使用我拥有的数据集搜索一些帮助/建议，我想对其运行Mann-Whitney U测试。data.frame的虚拟集合如下所示：
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我有26种不同的植物，我想测试一下假设，在所有植物物种对(a，b，c...etc)之间，每个单独波段(r1，r2，r3...r400)的中值反射率之间没有显著差异。对于26种植物的所有可能组合，这一假设将被测试325次。零假设应该在ά= 0.00015的显着性水平上进行检验(为了校正Bonferroni效应，0.05/325)。
我知道执行成对比较的wilcox.test命令。我尝试搜索Cran存储库，找到了npmc包，但它不再被维护。
我希望结果看起来像这样：
Comparison R1 R2 R3 R4 R5
ab p-value
ac
ad但是我不知道从哪里开始。有没有人能提点建议呢？提前谢谢。
库尔特
回答 4
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2013-07-13 03:32:01
由于您正在进行多个比较，因此可以考虑多个对比测试程序，例如Frank Konietschke, Ludwig A. Hothorn, and Edgar Brunner所描述的T~。由于您对比较所有可能的配对都感兴趣，因此您应该使用Tukey对比度。T~背后的统计机制的讨论可能不适合StackOverflow，最好在Cross Validated上完成。T~过程已在nparcomp包中实现。由于T~尊重传递性，因此它的结果可以按照Vasilescu et al.的建议以简化图的形式表示
Stack Overflow用户
发布于 2013-09-15 01:25:23
我使用以下命令来管理它：
ttest<- pairwise.wilcox.test(ttest.data[,i],Species,conf.level = 0.95, p.adj = "bonf")
library(reshape)
ttest.result<- melt (ttest[[3]])页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/17621622
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