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こんにちは、
私は同じ〜60人の個体群からのサンプルの時系列（5タイムステップ）を持っています。各サンプルは60の無作為に選ばれた（すなわち完全に無作為ではない）サブセットです。サンプルサイズは毎回約15から最大50までの範囲で、サンプル内の各個人に対して行う測定は0から1までの連続変数です。
サンプルサイズは毎回異なり、ペアになっていない（同じ個人が複数回測定された可能性があるが追跡されていない）、不等分散、正規分布に準拠していないなどの理由から、Kruskal-を使用することにしました。サンプル間の差異の存在に対するノンパラメトリック検定としてのJMPバージョン9のウォリス検定。そして違いがあります（p <0.01）。
私が言うことができる限り、JMPは違いがどこにあるかを見つけるために2つの可能な事後テストを提供します： "Steel-Dwass All Pairs"と "Dunn All Paris for Joint Ranks"。
JMPの資料によると、Steel-Dwass All Pairsは各ペアに対してSteel-Dwassテストを実行します。これは、All-Pairsのノンパラメトリック版であるTukey HSDです。一方、Steel-DwassのAll Pairsオプションと同様に、各ペアの比較は「All RankのDun All Pairs」で行われます。Dunn法は比較されるペアだけではなくすべてのデータのランクを計算するという点で異なっています "＃：。
私の質問は次のとおりです。（1）最初にKruskal-Wallisテストを実行することに問題はありませんでしたか。（2）私が提示した2つの事後テストの違いは何ですか、そしてそれらの間でどうやって選ぶべきですか？
手伝ってくれてどうもありがとう！私が提供すべき他の情報があるかどうか私に知らせてください。
PS両方のテストを実行した結果を添付しましたが、p <0.05のケースは統計的に有意な違いであると正しく解釈していますか？（私のアルファ= 0.05）
PSS質問もありますここに 。
