如何将dunn.test应用于R中的数据帧？

Question

我有一个包含两列的CSV文件: group和weight。我可以做一个Kruskal-Wallis测试：

kruskal.test(Weight~Group, data=Data.df)

我想要计算与对照组的成对多重比较(有不同的处理)。我已经尝试过dunn.test.control，但我只得到错误。我想我没有正确使用命令。

知道我做错了什么吗？请随意展示一个示例！

Answer 1

如果您包含一些数据(或使用R中已有的数据来说明您的问题(请参阅data())，显示不起作用的代码和错误消息，并指出出现问题的函数来自哪个包，因为dunn.test.control不包含在R中，而是包含在PMCMR包中)，您将获得更好的响应。例如，我们可以使用R中包含的iris数据集(用于信息的?iris)：

kruskal.test(Sepal.Width~Species, iris)
#
#   Kruskal-Wallis rank sum test
#
# data:  Sepal.Width by Species
# Kruskal-Wallis chi-squared = 63.571, df = 2, p-value = 1.569e-14

表明两者之间存在显著差异。现在进行邓恩测试：

library(PMCMR)
dunn.test.control(iris$Sepal.Width, iris$Species)
#
#   Pairwise comparisons using Dunn's-test for multiple 
#                         comparisons with one control
#
# data: iris$Sepal.Width and iris$Species
#
#           setosa 
# versicolor 1.4e-14
# virginica  7.7e-08

没有错误消息，因此您可能没有正确指定测试。但这不是一种成对测试。你可能想要

posthoc.kruskal.dunn.test(iris$Sepal.Width, iris$Species)
# 
#   Pairwise comparisons using Dunn's-test for multiple 
#                          comparisons of independent samples
# 
# data: iris$Sepal.Width and iris$Species
# 
#            setosa  versicolor
# versicolor 2.0e-14 -         
# virginica  1.5e-07 0.016     
# 
# P value adjustment method: holm
# Warning message:
# In posthoc.kruskal.dunn.test.default(iris$Sepal.Width, iris$Species) :
#   Ties are present. z-quantiles were corrected for ties.

请注意警告消息。测试运行，但无法计算确切的概率，因为有平分的等级。其中两个比较非常小，除非你的样本量很小，否则领带不是一个因素。我更喜欢DescTools版本的测试，因为它还显示了每对之间的平均秩差异：

library(DescTools)
DunnTest(Sepal.Width~Species, iris)
# 
#  Dunn's test of multiple comparisons using rank sums : holm  
# 
#                      mean.rank.diff    pval    
# versicolor-setosa            -67.38 2.0e-14 ***
# virginica-setosa             -46.50 1.5e-07 ***
# virginica-versicolor          20.88  0.0158 *  
# ---
# Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1