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Steel.Dwass test in R: Kruskal-Wallis post hoc test: meiweipingg 2016-5-8 11:22; 引子：非参数ANOVA方法常见为 Kruskal-Wallis test，它对应的事后分析或多重比较方法推荐使用Steel-Dwass test。数据统计分析的前提条件十分重要而且很容易被忽略，比如数据是否正态分布，多组数据间是否方差齐性，等等，满足上述条件，参数检验 OK ，否则，使用非参数检验。可参考另一篇博文：数据统计分析方法选择——多组数据比较对于参数检验方法要想获取多组变量两两之间的显著性检验，如 1 way ANOVA 的事后分析 Tukey's HSD test, 相对应的非参数检验方法为 Kruskal wallis test 的事后分析 Steel Dwass test。很多高IF的SCI对于非参数 Kruskal wallis test 的事后分析都可能会推荐 Steel Dwass test，相比于其他如 Tamhane's T2 test。 OK, run Steel Dwass test in R or Rstudio. 下述为转载内容。目的 Steel-Dwass test 事后分析之多重比较使用方法 Steel.Dwass(data, group) 引数 dat 数据集 group 变量分组 # Steel-Dwass test Steel.Dwass - function(data, # Steel.Dwass函数定义之数据集 group) # 变量分组定义 { OK - complete.cases(data, group) # 剔除缺省值 data - data group - group n.i - table(group) # 各组变量频数 ng - length(n.i) t - combn(ng, 2, function(ij) { i - ij j - ij r - rank(c(data , data )) R - sum(r ]) # 检验统计量 N - n.i +n.i E - n.i *(N+1)/2 # 检验统计量的期望值 V - n.i *n.i /(N*(N-1))*(sum(r^2)-N*(N+1)^2/4) #检验统计量的方差 return(abs(R-E)/sqrt(V)) #返回 t 値 }) p - ptukey(t*sqrt(2), ng, Inf, lower.tail=FALSE) # 计算 P 値 result - cbind(t, p) # 计算結果 rownames(result) - combn(ng, 2, paste, collapse=:) return(result) } 使用举例 data - c( 6.9, 7.5, 8.5, 8.4, 8.1, 8.7, 8.9, 8.2, 7.8, 7.3, 6.8, # 第 1 组数据，11 例 9.6, 9.4, 9.5, 8.5, 9.4, 9.9, 8.7, 8.1, 7.8, 8.8, # 第 2 组数据，10 例 5.7, 6.4, 6.8, 7.8, 7.6, 7.0, 7.7, 7.5, 6.8, 5.9, # 第 3 组数据，10 例 7.6, 8.7, 8.5, 8.5, 9.0, 9.2, 9.3, 8.0, 7.2, 7.9, 7.8 # 第 4 组数据，11 例 ) group - rep(1:4, c(11, 10, 10, 11)) # 定义变量分组 Steel.Dwass(data, group) 检验结果 Steel.Dwass(data, group) t p 1:2 2.680234 0.036960431 1:3 2.539997 0.053980573 1:4 1.282642 0.574011771 2:3 3.746076 0.001031145 2:4 2.046776 0.170965537 3:4 3.384456 0.003976894 Steel Dwass test 编程引用文献 Reference: 尊重知识版权，请大家查阅源代码 http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/Steel-Dwass.html; 个人分类: R语言|16965 次阅读|0 个评论

pi的韦达积与瓦利斯积的统一性: 热度 1 primeacademy 2013-7-7 00:02; 美国新泽西州罗文大学的 Thomas J. Osler 教授最近的一系列研究，揭示了 pi 的经典公式之间的美妙联系,很有趣,应该是一个很好的分析教学素材.; 个人分类: 大学数学|4456 次阅读|2 个评论

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