Tukey HSD มีค่าเทียบเท่าที่ไม่ใช่พารามิเตอร์หรือไม่

ฉันใช้ JMP เพื่อตรวจสอบความแตกต่างในใบพืชในกลุ่มการเจริญเติบโต (ต้นไม้พุ่มไม้ forbs ฯลฯ ) ก่อนและหลังการรักษาสามครั้งด้วยการควบคุม ขนาดตัวอย่างของฉันมีขนาดเล็ก (n = 5) และการแจกแจงส่วนใหญ่ของฉันไม่ได้รับการกระจายตามปกติ

สำหรับการแจกแจงแบบปกติฉันใช้ ANOVA เพื่อวิเคราะห์ความแตกต่าง (การเปลี่ยนแปลงเปอร์เซ็นต์) ระหว่างผลลัพธ์ของการรักษาจากนั้นใช้ Tukey HSD เพื่อทดสอบความสำคัญของความแตกต่างระหว่างคู่ของผลลัพธ์

สำหรับข้อมูลที่ไม่กระจายตามปกติฉันใช้การทดสอบ Wilcoxon / Kruskal-Wallis มีค่าเทียบเท่า Tukey HSD ที่ไม่ใช่พารามิเตอร์ที่ฉันสามารถใช้เพื่อตรวจสอบความแตกต่างระหว่างผลลัพธ์เหล่านี้หรือไม่

ฉันทำวิจัย google เล็กน้อยเพราะฉันพบคำถามที่น่าสนใจการทดสอบเหล่านี้ได้รับการกล่าวถึง:

• การทดสอบ Nemenyi-Damico-Wolfe-Dunn ( ลิงก์มี r-package สำหรับการทดสอบ)
• Dwass-Steel-Chritchlow-Fligner ( ลิงก์คอนเนอร์WJ, สถิติ Nonparametric ที่ใช้ได้จริง (ฉบับที่ 3) Wiley 1999
• ทดสอบ Conover-Inman ( ลิงก์เหมือนด้านบน)

ฉันไม่รู้สิ่งเหล่านี้และฉันไม่รู้ว่าสิ่งเหล่านี้มีอยู่ใน JMP หรือไม่ ถ้าไม่ใช่: มีคนกำลังทำ anova มาตรฐาน แต่เพียงแค่แทนที่ค่าที่ต้องพึ่งพาตามลำดับของพวกเขา จากนั้นคุณสามารถใช้ HSD ของ Tukey อีกครั้ง

หากคุณต้องการทดสอบผลกระทบโดยใช้สถิติ Wilcoxon จำนวนมากคุณสามารถดำเนินการโดยการคำนวณช่วงของสถิติของคุณแล้วจำลองการกระจายของช่วงภายใต้สมมติฐาน "all effect is null" ฉันไม่คิดว่าคุณจะพบตารางสำหรับการแจกแจงช่วงของตัวอย่างจากการแจกแจงแบบ Wilcoxon

JMP ทำการเปรียบเทียบ Steel-Dwass ใช้ 'Fit Y by X' จากนั้นไปที่เมนู 'การวิเคราะห์ทางอ้อมของ ... ' เลือก 'Nonparametric' -> 'Nonparametric Multiple Comparisons' -> 'Steel-Dwass All Pairs'

มีkruskalmcฟังก์ชั่นในpgirmessแพคเกจในR คำอธิบายของการทดสอบ:

การทดสอบเปรียบเทียบหลายครั้งระหว่างการรักษาหรือการรักษาเทียบกับการควบคุมหลังจากการทดสอบ Kruskal-Wallis