冲突的结果与multcompare当利用克鲁斯卡尔-沃利斯测试在多个组

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davidwriter 2016年11月24日

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/313762-conflicting-results-with-multcompare-when-using-the-kruskal-wallis-test-on-multiple-groups

回答: 杰克2019年5月6日

我有6组(名为A到F)的连续数据和大多数组织遵循一个非正态分布。我策划与切口使用箱线图的值”的和应用的克鲁斯卡尔-沃利斯检验证实,组织并非来自相同的分布。然后使用multcompare检查小组对每个人的重要性。数据在fdata, fgroups组名称:

                         箱线图(fdata“缺口”,“上”,“象征”,“r”。);
                        
                         [p(资源统计]= kruskalwallis (fdata fgroups,“上”);
                        
                         disp(台);
                        
                         c = multcompare(统计数据,“显示”,“上”);
                        
                         [ncomp, nccol] =大小(c);
                        
                         disp (' ');
                        
                         disp (“对比组——只显示显著差异”)
                        
                         为j = 1: ncomp
                        
                         如果c (j, nccol) < = 0.05
                        
                         disp ([“集团”fgroups {c (j, 1)}”到“fgroups {c (j, 2)}”——p = 'num2str (c (j, nccol))));
                        
                         结束
                        
                         结束

打印输出和平均等级的情节和显示组B, D和F没有显著不同。然而,看着箱线图的D组很明显,等级不重叠与组织B & F,这将表明,D是明显不同于B & F .当我分开B, D和F,分析他们作为一个群体,multcompare然后给(我认为)正确答案:D明显不同于B & F(尽管B & F不是不同)。

那么到底是怎么回事?我注意到情节表明multcompare分析意味着等级总和,是使用所有的组计算排名(而不是对团体之间的排名?)。显然当你有更少的组要有不同的等级总和,因此不同的回答,这似乎并不正确。

当然,这可能是我用multcompare错误-请通知。

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答案(3)

davidwriter 2016年12月24日

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谢谢你的回复。

自从我发布了我阅读的问题参与多个非参数数据的比较和我观察到的效应是众所周知的——结果可能取决于个人的顺序数据集。

克鲁斯卡尔-沃利斯检验只告诉你如果数据集来自相同的分布、整理组需要一个更敏感的测试之间的差异比multcompare(即使hsd校正)。最后我转向R和解决与Benjamini-Yekutieli Conover-Iman测试调整。这是不太敏感的秩序,给了一致的结果。

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杰克 2019年5月6日

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为了避免混淆,与MATLAB的multcompare这不是一个问题。测试通过箱线图中位数级(应该只被用作估计!)不正确为多个比较,因此似乎显示意义。默认multcompare使用修正为多个比较 ,这使得差异不显著。当用户删除组(“当我分离出B, D和F,分析了他们作为一个群体”),用户是放松的多重比较修正,因为现在只有纠正3多个比较,然后将结果意义重大。