如何在 r 中执行 kruskal wallis 和 dunns 测试

Question

DATA 有 8 个位置，每个位置都有多个样本重复。 数据是非参数的，因此是 Kruskal Wallis。 从 excel 开始，这是我最了解的地方。 然而，在前 2 个位置之间进行了 Dunn 测试后，很明显每次测试都需要很长时间。 我不擅长 R 所以如果有人能提供帮助那就太好了。

Answer 1

鉴于您的数据集……

dataset <- structure(list(location = c("hythe", "hythe", "hythe", "hythe", "hythe", "hythe", "wivenhoe sailing club", "wivenhoe sailing club", "wivenhoe sailing club", "wivenhoe sailing club", "wivenhoe sailing club", "wivenhoe sailing club", "seawall", "seawall", "seawall", "arlesford creek", "arlesford creek", "arlesford creek", "saltmarsh", "saltmarsh", "saltmarsh", "bateman tower", "bateman tower", "bateman tower", "hammerhead", "hammerhead", "hammerhead", "hammerhead pier", "hammerhead pier", "hammerhead pier"), dmsp.concentration.µmol.g...1..FW = c(0, 0, 0, 0, 0, 1.181668036, 8.74281425, 16.59874901, 11.8695894, 13.08381347, 30.45514966, 16.9007997, 34.84822703, 16.99163987, 33.70192603, 17.47610675, 3.566103709, 3.489467239, 25.56108156, 41.89156166, 100.6923274, 7.237689965, 37.01883129, 68.91748911, 38.09262754, 35.60074182, 52.16561589, 38.04662926, 49.8158726, 64.07548762)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -30L))

您只需调用相应的 function。 有两种方法可以做到这一点。 第一个选项是提供一个数字向量和一个类别向量：

kruskal.test(dataset$dmsp.concentration.µmol.g...1..FW, dataset$location)
#> 
#>  Kruskal-Wallis rank sum test
#> 
#> data:  dataset$dmsp.concentration.µmol.g...1..FW and dataset$location
#> Kruskal-Wallis chi-squared = 23.39, df = 7, p-value = 0.001457

第二个选项是公式界面：

kruskal.test(dmsp.concentration.µmol.g...1..FW ~ location, dataset)
#> 
#>  Kruskal-Wallis rank sum test
#> 
#> data:  dmsp.concentration.µmol.g...1..FW by location
#> Kruskal-Wallis chi-squared = 23.39, df = 7, p-value = 0.001457

我不确定，但我认为基本的 R 不知道 Dunns 测试。 有几个具有相应功能的软件包。 在这里，我使用FSA 。 如果您没有，请使用install.packages("FSA")获取它。

一旦安装了 package，这应该可以解决问题。 您可以使用来自 kruskal-wallis 测试的相同公式。

library(FSA) # load library

# perform Dunn's Test with Bonferroni correction for p-values
dunnTest(dmsp.concentration.µmol.g...1..FW ~ location,
         data=dataset,
         method="bonferroni")