Dunn 测试的 Z 分数解释我刚刚进行了 Kruskal-Wallis 测试来比较 4 组青蛙之间的运动，现在我正在进行成对的 Dunn 比较。我正在尝试在论文中报告我的结果。如何解释 JMP 为 Dunn 检验提供的 z 分数？
例如，对于其中一个比较，将第一级别（我们称为 A 组）与第二级别（我们称为 B 组）进行比较。 JMP 给出的 Z 分数为 -3.64。我对此的解释是，A 组比 B 组少 3.64 个单位。所以我想知道，当我在文本中报告我的结果时，我做出“B 组青蛙移动更大”之类的陈述是否不正确？距离（平均值：42 米 +/- 0.5；Z = -3.64，P = <0.0001）比 A 组（平均值：2 米 +/- 0.2）大吗？我是否需要删除 Z 分数之前的负号，因为 JMP 是使用 A 组而不是 B 组作为参考？或者如果以 B 组为参考，Z 分数会完全不同吗？
我知道我可以说 B 组青蛙比 A 组青蛙移动的距离更短，而不必担心这一点，但我试图简洁明了，C 组和 D 组也比 A 组青蛙移动了更大的距离，所以不使用很多文字来回，我想连续列出统计数据，如下所示：
“成对比较表明，B 组、C 组和 D 组青蛙表现出显着更大的每日距离（B 组：平均值 = 43.38 ± 13.07 m/天，z = -5.52，P = <0.0001；C 组：平均值 = 11.30 ± 2.17 m/天；z = -4.46，P = <0.0001；D 组：平均值 = 10.20 ± 2.11 m/天，z = -4.34，P = <0.0001）比 A 组青蛙（平均值 = 0.24 ± 0.13 m/天） ；图5b)。”
高级统计建模基础数据分析和建模内容组织苹果系统分享和交流结果回复：Dunn 测试的 Z 分数解释嗨@anzac21 。如果您提供输出的屏幕截图，我们将能够更好地做出全面回应。也就是说，您对 z 分数的解释是不正确的。 z 分数是计算 p 值的统计量。简而言之，它可以被认为是信噪比。如果信号足够大，则信号（组间差异）被称为“具有统计显着性”。在这种情况下，“足够大”通常是指 p 值小于 0.05。因此，z 分数和 p 值告诉您同一件事，只是以不同的方式。为了避免混淆，您可以选择仅报告 p 值。然而，对我来说，p 值可能会产生误导。我更喜欢置信区间……但那是另一个讨论的话题了。
回复：Dunn 测试的 Z 分数解释您好@MRB3855 ，谢谢您的回复。
我明白了，所以 z 分数更多的是关于大小而不是符号（+ 或 -）？在我的情况下，这些迹象让我感到困惑，因为我不确定它们对于解释我的结果是否至关重要。这是我得到的屏幕截图： 
那么在最后一行，如果 WebbSoftRelease 位于第二列级别，SRSHardRelease 位于第一列级别，那么 Z 分数是否会保持不变？
回复：Dunn 测试的 Z 分数解释嗨@anzac21不，符号会改变（但幅度是相同的）。它始终与分数均值差具有相同的符号。其计算方式为（分数平均差）/（标准误差差）。
