Чи є непараметричний еквівалент HSD Tukey?

Я використовую JMP для вивчення відмінностей рослинного покриву в групах росту (дерева, кущі, кущі тощо) до та після трьох обробок контролем. Розмір моєї вибірки невеликий (n = 5), і більшість моїх розподілів зазвичай не розподіляються.

Для нормальних розподілів я використовував ANOVA для аналізу різниць (відсоткової зміни) між результатами лікування, потім використовував HSD Tukey для перевірки значущості відмінностей між парами результатів.

Для нешироко розповсюджених даних я використав тест Вілкоксона / Крускаля-Уолліса. Чи є непараметричний еквівалент HSD Tukey, який я можу використовувати для вивчення відмінностей між цими парами результатів?

Я зробив невелике дослідження google, тому що вважаю питання досить цікавим, ці тести були згадані:

• Тест Неменій-Даміко-Вулф-Данн ( посилання , є r-пакет для виконання тесту)
• Dwass-Steel-Chritchlow-Fligner ( посилання , Conover WJ, Практична непараметрична статистика (3-е видання). Wiley, 1999).
• Тест Коновер-Інмана ( посилання , те саме, що вище)

Я не знав жодного з них, і не знаю, чи є якесь із них доступне в JMP. Якщо ні: Є люди, які роблять стандартний anova, але просто замінюють залежні значення за своїми чинами. Тоді ви можете знову використовувати HSD Tukey.

Якщо ви хочете протестувати ефект, використовуючи багато статистичних даних Вілкоксона, ви можете провести обчислення діапазону вашої статистики, а потім імітувати розподіл діапазону під гіпотезою "всі ефекти є нульовими". Я не думаю, що ви знайдете таблиці для розподілу діапазону вибірки з розподілу Вілкоксона.

JMP проводить порівняння Steel-Dwass. Використовуйте "Fit Y by X", а потім у меню "Oneway Analysis of ..." виберіть "непараметричне" -> "Непараметричні множинні порівняння" -> "All Steel-Dwass All Pairs"

У пакеті pgirmess в R є функція kruskalmc . Опис тесту:

Тест на багаторазове порівняння між методами лікування або методами лікування порівняно з контролем після тесту Kruskal-Wallis.