R语言和医学统计学：非参数检验的补充
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探索发现
前段时间有小伙伴问到，在进行 Friedman M 检验后，如何进行两两比较，也就是多重检验的问题。数据是第四版孙振球医学统计学中的P126页，多个相关样本两两比较的q检验。
当时我天真的以为这个q检验就是 SNK q检验，但是发现SNK q检验是针对多个样本均数的两两比较，并不适用于非参数检验后多重比较。
“The Newman--Keuls or Student--Newman--Keuls (SNK) method is a stepwise multiple comparisons procedure used to identify sample means that are significantly different from each other. It was named after Student (1927), D. Newman, and M. Keuls.--维基百科
经过一番探索后才发现原来课本上说的这个q检验，应该是 quade test。
果然还是基础不牢，地动山摇啊！当时上课时这部分不是重点，也没有好好看过，现在现实来给我上了一课！
解决问题
接下来就是使用R语言实现quade test。但是自带的quade.test()函数不能进行两两比较，还是要借助第三方包。
# 准备数据，课本例8-9的数据
df <- matrix(
c(8.4, 11.6, 9.4, 9.8, 8.3, 8.6, 8.9, 7.8,
9.6, 12.7, 9.1, 8.7, 8, 9.8, 9, 8.2,
9.8, 11.8, 10.4, 9.9, 8.6, 9.6, 10.6, 8.5,
11.7, 12, 9.8, 12, 8.6, 10.6, 11.4, 10.8
),
byrow = F, nrow = 8,
dimnames = list(1:8,LETTERS[1:4])
)
print(df)
## A B C D
## 1 8.4 9.6 9.8 11.7
## 2 11.6 12.7 11.8 12.0
## 3 9.4 9.1 10.4 9.8
## 4 9.8 8.7 9.9 12.0
## 5 8.3 8.0 8.6 8.6
## 6 8.6 9.8 9.6 10.6
## 7 8.9 9.0 10.6 11.4
## 8 7.8 8.2 8.5 10.8
先进行 Friedman M检验：
friedman.test(df)
##
## Friedman rank sum test
##
## data: df
## Friedman chi-squared = 15.152, df = 3, p-value = 0.001691
接下来进行 quade 检验:
library(PMCMRplus) # 加载R包
quadeAllPairsTest(df,dist = "Normal")
##
## Pairwise comparisons using Quade's test with standard-normal approximation
## data: df
## A B C
## B 0.2200 - -
## C 0.0017 0.0644 -
## D 1.7e-07 7.7e-05 0.0860
##
## P value adjustment method: holm
当然也可以有更加详细的结果：
res <- quadeAllPairsTest(df,dist = "Normal")
toTidy(res)[,1:4]group1 group2 statistic p.value
1 B A 1.226488 2.200150e-01
2 C A 3.526154 1.686568e-03
3 C B 2.299666 6.440153e-02
4 D A 5.549859 1.715396e-07
5 D B 4.323371 7.683144e-05
6 D C 2.023706 8.600089e-02
这个结果和课本上也不是完全一样，不过不影响结果。还有很多其他的方法可以选择，除了这个quade检验，还可以用Nemenyi等检验方法。
以上就是今天的内容，希望对你有帮助哦！欢迎点赞、在看、关注、转发！
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