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Hallo,
Ich habe eine Zeitreihe (fünf Zeitschritte) von Stichproben aus einer Population derselben etwa 60 Individuen, wobei jede Stichprobe eine zufällig ausgewählte (d. h. nicht völlig zufällige) Teilmenge der 60 ist. Die Stichprobengrößen liegen jedes Mal zwischen etwa 15 und bis zu 50, und die Messung, die ich für jede Person in einer Stichprobe durchführe, ist eine kontinuierliche Variable, die von 0 bis 1 reicht.
Da die Stichprobengrößen jedes Mal unterschiedlich sind, NICHT gepaart sind (dasselbe Individuum wurde möglicherweise mehr als einmal gemessen, aber das wird nicht verfolgt), ungleiche Varianzen aufweisen und keiner Normalverteilung entsprechen, habe ich mich für die Verwendung der Kruskal-Methode entschieden. Wallis-Test in JMP Version 9 als nichtparametrischer Test für das Vorhandensein von Unterschieden zwischen Stichproben. Und es gibt Unterschiede (p < 0,01).
Soweit ich das beurteilen kann, stellt mir JMP zwei mögliche Post-hoc-Tests zur Verfügung, um herauszufinden, wo die Unterschiede liegen: „Steel-Dwass All Pairs“ und „Dunn All Paris for Joint Ranks“.
Laut der JMP-Dokumentation führt Steel-Dwass All Pairs „den Steel-Dwass-Test für jedes Paar durch.“ Dies ist die nichtparametrische Version von „All Pairs, Tukey HSD“, während „Dunn All Pairs for Joint Ranks“ einen Vergleich jedes Paares durchführt, ähnlich der Option „Steel-Dwass All Pairs“. Die Dunn-Methode unterscheidet sich darin, dass sie Ränge für alle Daten berechnet, nicht nur für das verglichene Paar.
Meine Fragen sind: (1) Hatte ich von Anfang an Recht, als ich den Kruskal-Wallis-Test durchgeführt habe? (2) Was sind die Unterschiede zwischen den beiden Post-hoc-Tests, die mir angeboten werden, und wie sollte ich zwischen ihnen wählen?
Vielen Dank für deine Hilfe! Bitte teilen Sie mir mit, ob ich weitere Informationen bereitstellen muss.
PS Ich habe die Ergebnisse beider Tests beigefügt. Interpretiere ich sie richtig, dass die Fälle mit p < 0,05 die statistisch signifikanten Unterschiede darstellen? (mein Alpha = 0,05)
PSS Die Frage ist auch Hier .
