Test de Kruskal-Wallis avec des détails sur les comparaisons par paires

La norme stats::kruskal.module de test permet de calculer le test kruskal-wallis sur un jeu de données:

>>> data(diamonds)
>>> kruskal.test(price~carat, data=diamonds)

Kruskal-Wallis rank sum test

data:  price by carat by color 
Kruskal-Wallis chi-squared = 50570.15, df = 272, p-value < 2.2e-16

C'est correct, c'est de me donner une probabilité que tous les groupes dans la base de données ont la même moyenne.

Cependant, je voudrais avoir les détails de chaque paire de comparaison, comme si les diamants de couleur D et E ont la même moyenne de prix, comme certains autres logiciels ne (SPSS) lorsque vous demandez un test de Kruskal.

J'ai trouvé kruskalmc de l'emballage pgirmess qui me permet de faire ce que je veux faire:

> kruskalmc(diamonds$price, diamonds$color)
Multiple comparison test after Kruskal-Wallis 
p.value: 0.05 
Comparisons
      obs.dif critical.dif difference
D-E  571.7459     747.4962      FALSE
D-F 2237.4309     751.5684       TRUE
D-G 2643.1778     726.9854       TRUE
D-H 4539.4392     774.4809       TRUE
D-I 6002.6286     862.0150       TRUE
D-J 8077.2871    1061.7451       TRUE
E-F 2809.1767     680.4144       TRUE
E-G 3214.9237     653.1587       TRUE
E-H 5111.1851     705.6410       TRUE
E-I 6574.3744     800.7362       TRUE
E-J 8649.0330    1012.6260       TRUE
F-G  405.7470     657.8152      FALSE
F-H 2302.0083     709.9533       TRUE
F-I 3765.1977     804.5390       TRUE
F-J 5839.8562    1015.6357       TRUE
G-H 1896.2614     683.8760       TRUE
G-I 3359.4507     781.6237       TRUE
G-J 5434.1093     997.5813       TRUE
H-I 1463.1894     825.9834       TRUE
H-J 3537.8479    1032.7058       TRUE
I-J 2074.6585    1099.8776       TRUE

Toutefois, cette formule ne permet qu'une variable catégorique (par exemple, je ne peux pas étudier le prix regroupés par couleur et par carat, comme je peux le faire avec de kruskal.de test), et je ne sais rien à propos de la pgirmess paquet, s'il est maintenu ou pas, ou si il est testé.

Pouvez-vous me recommander un package pour exécuter le test Kruskal-Wallis qui renvoie des détails pour chaque comparaison? Comment géreriez-vous le problème?

source d'informationauteur dalloliogm | 2010-03-19

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Une autre approche, en plus de kruskal::agricolae mentionné par Marek, est le Nemenyi-Damico-Wolfe-Dunn test mis en œuvre dans la page d'aide pour oneway_test dans la pièce de paquet qui utilise multcomp. À l'aide de hadley de l'installation et de la réduction de la B= valeur de l'approximatif() fonction de sorte qu'il se termine en un temps fini:
```
#updated translation of help page implementation of NDWD
NDWD <- 
    independence_test(dv ~ iv, data = sum_codings1, distribution = approximate(B = 10000), 
                          ytrafo = function(data) trafo(data, numeric_trafo = rank_trafo), 
                          xtrafo = mcp_trafo(iv = "Tukey"))


    ### global p-value
    print(pvalue(NDWD))

    ### sites (I = II) != (III = IV) at alpha = 0.01 (page 244)
    print(pvalue(NDWD, method = "single-step"))
```
Des résultats plus stables sur que le plus grand ensemble de données peut nécessiter l'augmentation de la valeur B et l'accroissement de l'utilisateur de la patience.

Jan: 2012: Il y avait récemment un message sur le R-aider à réclamer des résultats inattendus à partir de cette méthode, j'ai donc envoyé cet e-mail à la responsable. Marque Difford a dit qu'il avait confirmé les problèmes et proposé un autre essais avec le nparcomp package: https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2012-January/300100.html

Il y avait aussi dans la même semaine, un couple de d'autres suggestions sur rhelp post-hoc des contrastes KW tests:
kruskalmc proposé par Mario Escudero Garrido et
rms::polr suivie par rms::contrasts suggéré par Frank Harrell https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2012-January/300329.html

Nov 2015: d'Accord avec toto_tico que la page d'aide du code de la monnaie package a été modifié dans les années intermédiaires. Le ?independence_test page d'aide de l'offre à présent un multivariée-KW test et la ?oneway_test page d'aide a remplacer sa précédente mise en œuvre avec le code ci-dessus en utilisant les independence_test fonction.

Vous pouvez utiliser PMCMR paquet. Il y est plus d'informations à ce sujet.

Spelling_Grades <- c(90,87,89,90,75,88,97,99,78,85,72,76,77,79,70)
Methods <- c("A","A","A","A","B","B","B","B","B","B","C","C","C","C","C")
kruskalmc(Spelling_Grades~Methods)

#This method doesn't accept characters that's why I've changed the methods to integer
Methods <- c(1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3)
posthoc.kruskal.nemenyi.test(Spelling_Grades~Methods)

Les deux méthodes ci-dessus donnent les mêmes résultats.

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Malheureusement, je ne sais pas d'une fonction comme celle-ci. Si il n'y a pas déjà un, ce serait un travail intéressant de construire une fonction qui retourne une matrice avec toutes les paires de traitement des comparaisons. Le contraste est considérée comme significative si l'inégalité suivante est satisfaite

le texte d'alt http://www.statsdirect.com/help/image/stat0199_wmf.gif

où T est le test de Kruskal-Wallis pour k échantillons, S^2 est le dénominateur de la statistique T, N est le nombre total (tous les ni) et Ri est la somme des rangs (à partir de tous les échantillons mis en commun) pour le ième échantillon, et t est un quantile à partir du t de Student de distribution sur N-k degrés de liberté.

Je sais que je n'ai pas beaucoup d'aide 🙂

Je suis également en attente d'une meilleure réponse

J'aurais pensé que vous seriez en mesure de faire ce qui suit:

data(diamonds, package = "ggplot2")

library(coin)
library(multcomp)

kt <- kruskal_test(price ~ clarity, data = diamonds)
glht(kt, mcp(clarity = "Tukey"))

Mais il semble comme multcomp ne prend pas en charge coin objets (encore?).

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