具有修正p值的R上的Kruskal-Wallis检验

我正在对我的数据集执行Kruskal-Wallis测试，并尝试调整p值，但它似乎不起作用，以下是我的代码：

> kruskal.test(df$Folate_biosynthesis, df$Group, p.adj="holm")

        Kruskal-Wallis rank sum test

data:  df$Folate_biosynthesis and df$Group Kruskal-Wallis chi-squared
= 8.5144, df = 5, p-value = 0.1301

> kruskal.test(df$Folate_biosynthesis, df$Group, p.adj="none")

        Kruskal-Wallis rank sum test

data:  df$Folate_biosynthesis and df$Group Kruskal-Wallis chi-squared
= 8.5144, df = 5, p-value = 0.1301

正如你所看到的，如果我把

p.adjust=“none”

放进去，我得到了完全相同的结果。怎么可能呢？
提前感谢所有愿意帮助的人。

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Andrea

当您有多个p值时，通常会进行p值调整。你只有一个p值，所以我想知道你期望调整在这里做什么

尽管如此，对于

kruskal.test

，似乎也没有

p.adj

参数。该函数有一个dots参数，但据我所知，它不使用这些参数，也不将这些参数传递给任何其他函数，因此任何非命名参数的输入都将被忽略

如果您想从

kruskal.test

的多个输出调整p值，您可以收集向量中的p值，并使用适当的方法将其直接传递给

p.adjust

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但是，尽管如此，还不清楚您希望实现什么-但很明显，尝试在

kruskal.test

中使用

p.adj

参数并不是实现目标的方法。

p值调整通常在您有多个p值时进行。你只有一个p值，所以我想知道你期望调整在这里做什么。