Testy post-hoc po Kruskal-Wallis: test Dunna czy Bonferroni poprawili testy Manna-Whitneya?

Mam pewną zmienną niegaussowską i muszę sprawdzić, czy istnieją znaczące różnice między wartościami tej zmiennej w 5 różnych grupach.

Przeprowadziłem jednokierunkową analizę wariancji Kruskala-Wallisa (która okazała się znacząca), a następnie musiałem sprawdzić, które grupy są znacząco różne. Ponieważ grupy są w pewien sposób posortowane (wartości zmiennej w pierwszej grupie powinny być niższe niż wartości zmiennej w drugiej grupie, które powinny być niższe niż wartości zmiennej w trzeciej grupie i tak on) Przeprowadziłem tylko 4 testy:

Group 1 vs Group 2
Group 2 vs Group 3
Group 3 vs Group 4
Group 4 vs Group 5

Przeprowadziłem tę analizę za pomocą dwóch różnych metod. Zacząłem od testu wielokrotnego porównania Dunna, ale nic nie wyszło na jaw. Z drugiej strony, jeśli użyję testu Manna-Whitneya i skoryguję liczbę testów (4) przy użyciu Bonferroniego, 3 testy będą znaczące.

Co to znaczy? Którym wynikom należy ufać?

— Rossella
źródło

Zauważ, że jeśli z góry spodziewasz się, że wartości grupy 1 będą najniższe, a grupy 5 najwyższe, to porównanie grupy 1 z grupą 5 będzie miało największą moc wykrycia różnicy.

— Ameba mówi Przywróć Monikę

W przypadku korekcji Bonferroniego należy podzielić wartość p przez liczbę grup, a nie liczbę wykonanych testów.

— Caramba

Jeśli twoja alternatywa zostanie zamówiona, lepiej byłoby użyć testu zaprojektowanego dla tej sytuacji.

— Glen_b

$^{*}$

$\alpha$

$^{*}$ net describe dunntest, from(https://alexisdinno.com/stata)net describe conovertest, from(https://alexisdinno.com/stata)

— Alexis
źródło