R 多元Mann-Whitney U检验

你好。我正在用我拥有的数据集搜索一些帮助/建议，我想对其进行Mann-Whitney U测试。data.frame的虚拟集如下所示：

 Plant R1 R2 R3 R4 R5
     a  1  2  3  4  5
     a  6  7  8  9 10
     a 11 12 13 14 15
     b 16 17 18 19 20
     b 21 22 23 24 25
     b 26 27 28 29 30
     b 31 32 33 34 35
     c 36 37 38 39 40
     c 41 42 43 44 45
     c 46 47 48 49 50
     d 51 52 53 54 55
     d 56 57 58 59 60

Comparison   R1   R2   R3   R4   R5
    ab      p-value
    ac
    ad

我有26种不同的植物，我想验证一个假设，即在所有的植物种类对（a，b，c…等）之间，每个单独波段（r1，r2，r3…r400。有400个波段列）的中值反射率没有显著差异。对于26种植物的所有可能组合，该假设将被检验325次。无效假设应在显著性水平ά=0.00015进行检验（以校正Bonferroni效应，0.05/325）

我知道执行成对比较的

wilcox.test

命令。我尝试搜索Cran存储库并找到了

npmc

包，但它不再被维护

我希望结果如下所示：

 Plant R1 R2 R3 R4 R5
     a  1  2  3  4  5
     a  6  7  8  9 10
     a 11 12 13 14 15
     b 16 17 18 19 20
     b 21 22 23 24 25
     b 26 27 28 29 30
     b 31 32 33 34 35
     c 36 37 38 39 40
     c 41 42 43 44 45
     c 46 47 48 49 50
     d 51 52 53 54 55
     d 56 57 58 59 60

Comparison   R1   R2   R3   R4   R5
    ab      p-value
    ac
    ad

但我不知道从哪里开始。有人能提供一些建议吗。提前谢谢

---

库尔特

< P>因为你正在做多次比较，你可以考虑多个对比度测试程序，如T.因为您对比较所有可能的对感兴趣，所以应该使用Tukey对比。关于T~背后的统计机制的讨论可能不适用于堆栈溢出，最好在上面进行。T~程序已在包中实现。由于T~尊重及物性，它的结果可以用简化图表示，正如我使用

 ttest<- pairwise.wilcox.test(ttest.data[,i],Species,conf.level = 0.95, p.adj = "bonf")
 library(reshape)
 ttest.result<- melt (ttest[[3]])

---

ttest听起来你应该考虑应用邓恩的测试。简而言之，Dunn检验是一种事后逐组位置差异检验（使用多重检验校正），如果您拒绝Kruskal-Wallis检验中的无效假设（并确定至少有一组来自不同分布），则可以应用该检验

有关更详细的示例，请参阅交叉验证的答案。有一个R-package（）提供了一个
dunn.test
方法，它使用了一个与
wicox.test
相似的接口来尝试使用库进行R

    library(DepthProc)
    x <- mvrnorm(100, c(0,0), diag(2))
    y <- mvrnorm(100, c(0,0), diag(2)*1.4)
    mWilcoxonTest(x,y)

库（DepthProc）
x我会从
split.data.frame
开始，然后用三个
for
循环，一个循环在柱子上，另外两个循环在成对的植物上……我想你正在踏入一个有着几只统计鳄鱼的沼泽。我预测反射测量值在受试者的各个波段之间高度相关，当然还有更明显的多重比较问题。我认为你需要的不仅仅是编码解决方案，而是统计建议。与多重比较相关的问题不会通过这些程序得到解决（甚至可能会因为这些程序而加剧），因为自相关问题使得这些方法所需的独立性假设完全站不住脚。（这将是对另一个问题的一个很好的回答。）@DWin：我对植物和波段了解不多，但你能解释一下为什么你认为波段不是独立的吗？在这一点上，最初的问题似乎并不清楚。我怀疑你知道的比你承认的要多：大多数植物是绿色的。如果你想查看电磁光谱可见部分的波长范围内的测量反射率，这里有一个引文，它适用于几种不同的植物物种。见第680页@谢谢你！我没想到这和颜色有关，不知怎的，我希望waveband这个词有一个更奇特的含义。