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感谢alphastat
分享用Excel和SPSS做Nemenyi检验的方法。（http://www.dxy.cn/bbs/topic/26923425） 我看了以后的感觉是步骤繁多，容易出错。而且Excel和SPSS都是收费极高的软件，用盗版又容易招惹版权问题。因此我 在这里和大家一起分享用免费开源软件R语言解决秩和检验后两两比较的问题。 用R语言有几个好处：1，不用担心版权问题；2，功能极强，数以千计的扩展包足以让你解决任何统计问题；3，不用担心杂志不接受你的统计结果，R语言现在已经成为数据统计和挖掘领域应用最广泛的软件，连SAS的份额也因此不断萎缩。 废话太多，现在开始吧。 1）免费下载R语言并安装，见以下网址：http://mirror./cran/。 2）说明下以下代码的规则，红色标出的部分是每次处理都可能不同的，根据不同的数据要稍作更改；其他部分是粘贴不用任何改动就可以运行的。#后面的绿色代码部分是说明，不会运行。本帖所用数据引用自上海交大出版《医学统计学及SAS应用（修订版）》的例9.13，详细的内容请参见我的另一个帖子的附件（http://www.dxy.cn/bbs/topic/26880076）。 3）建立数据集如下（可以用任何表格软件，如WPS，LibreOffice，OpenOffice等），并存储为csv格式，命名自选，此处假设为cd .csv。本例中目的是比较三个组之间CD8的水平是否有差别（实际数据可有任意多组别）。因数据不符合参数检验的条件，故使用非参数的Kruskal-Wallis检验。   4）代码部分 ------------------------------------------------------------------------------------------------- cd <- read.csv("cd .csv") # 读入数据，建立数据集cd，此处假设文件已经放在工作目录之下 cd $group <- as.factor(cd $group ) kruskal.test(cd8 ~group , data=cd ) # Kruskal-Wallis检验，打印总体比较的p值 install.packages("pgirmess") install.packages("coin") install.packages("multcomp") library(pgirmess) library(coin) library(multcomp) # 安装并加载要用到的包 kruskalmc(cd8 ~group , data=cd , probs=0.05) # 使用kruskalmc函数做两两比较，此法不能给出精确p值 mult <- independence_test(cd8 ~ group , data = cd , ytrafo = function(data) trafo(data, numeric_trafo = rank), xtrafo = function(data) trafo(data, factor_trafo = function(x) model.matrix(~x - 1) %*% t(contrMat(table(x), "Tukey"))), teststat = "max", distribution = approximate(B = 90000)) pvalue(mult, method = "single-step") # 以上两步做的即是两两比较的Nemenyi检验，可得出精确的p值 ------------------------------------------------------------------------------------------------- 5）结果（依次是Kruskal检验、kruskalmc函数和Nemenyi检验的结果）    总结：需要使用该检验方法的站友，只需要建立自己的数据集，复制代码，并把代码中的红色部分更改为数据集中的个性部分，运行即可得到结果。 END |
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