基于均值和排名的群体显着性检验

Question

在临床前制药中,将许多治疗组与一个或多个对照组进行比较以获得统计学显着性.

统计测试如Dunnett,Duncan,Schefee,Tukey,Benferonni,Dunn-Sidak Newman-Keuls,t检验等比较组意味着数据来自正态分布,还是测试如Kruskal-Wallis,Mann-Whitney排名数据if数据不正常.

我很难找到在R包中执行许多这些测试的函数.理想情况下,他们会给出标准输出,例如测试统计,p值显示比较组是否彼此显着不同.

我知道R有一个叫做的包multcomp,但它似乎没有包含上面提到的许多参数测试.任何人都可以告诉我如何在R中找到执行这些统计测试的函数吗？

Answer 1

放大Ben的答案,该stats软件包提供了许多经典的重要性测试:

grep(ls("package:stats"), pattern="test", value=T)
#  [1] "ansari.test"          "bartlett.test"        "binom.test"          
#  [4] "Box.test"             "chisq.test"           "cor.test"            
#  [7] "fisher.test"          "fligner.test"         "friedman.test"       
# [10] "kruskal.test"         "ks.test"              "mantelhaen.test"     
# [13] "mauchley.test"        "mauchly.test"         "mcnemar.test"        
# [16] "mood.test"            "oneway.test"          "pairwise.prop.test"  
# [19] "pairwise.t.test"      "pairwise.wilcox.test" "poisson.test"        
# [22] "power.anova.test"     "power.prop.test"      "power.t.test"        
# [25] "PP.test"              "prop.test"            "prop.trend.test"     
# [28] "quade.test"           "shapiro.test"         "t.test"              
# [31] "var.test"             "wilcox.test"         

此外,multcomp支持许多用于在多重比较下调整显着性的方法,包括您提到的几种方法.要查看哪些,请键入:

library(multcomp)
?contrMat

args(contrMat)  # (Just to show them here)
# function (n, type = c("Dunnett", "Tukey", "Sequen", "AVE", "Changepoint", 
#     "Williams", "Marcus", "McDermott", "UmbrellaWilliams", "GrandMean"), 
#     base = 1) 

您可能还对CRAN网站上的"临床试验设计,监控和分析"任务视图感兴趣.要找到它,请转到此处,然后单击左侧边栏中的"任务视图".

编辑:最后一个注意事项---如果你想要Mann-Whitney测试,它的半隐藏.寻找它?wilcox.test.