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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完

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