KW.multi.comp(asbio)
KW.multi.comp()所属R语言包：asbio
Multiple pairwise comparison procedure to accompany a Kruskal-Wallis test
多陪Kruskal-Wallis检验的两两比较的过程
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
As with ANOVA we can examine multiple pairwise comparisons from a Kruskal-Wallis test after we have rejected our omnibus null hypothesis. However we will need to account for the fact that these comparisons will be non-orthogonal. A conservative multiple comparison method used here is based on the Bonferroni procedure.
与方差分析中，我们可以检查多个两两比较，从Kruskal-Wallis检验后，我们已经拒绝了我们的综合性的零假设。然而，我们将需要考虑到这样的事实，这些比较将非正交。这里使用的是一个保守的多重比较方法的基础上的Bonferroni过程。
用法----------Usage----------
KW.multi.comp(Y, X, conf)
参数----------Arguments----------
参数：Y
The response variable. A vector of quantitative responses.
响应变量。一个矢量量化的反应。
参数：X
An explanatory variable. A vector of factor levels.
一个解释变量。因子水平的矢量。
参数：conf
The level of desired confidence, 1 - P(type I error).
所需的置信水平，1 - P（I型误差）。
值----------Value----------
Returns a six column dataframe containing:
返回六列数据框，包含：
1) the type of contrast (names are taken from levels in x),
1）类型的对比（名称取自x）的水平，
2) the mean rank difference,
2）平均等级差异，
3) the lower confidence bound of the true mean rank difference,
3）在较低的置信限的真正的平均等级差，
4) the upper confidence bound of the true mean rank difference,
4）上置信限的真实平均等级差，
5) the hypothesis decision rule given the prescribed significance level,
5）假设决策规则规定的显着性水平，
6) the adjusted p-value.
6）调整后的p值。
（作者）----------Author(s)----------
Ken Aho
参考文献----------References----------
<h3>See Also</h3>
实例----------Examples----------
rye.data<-data.frame(rye=c(50,49.8,52.3,44.5,62.3,74.8,72.5,80.2,47.6,39.5,47.7,
50.7),nutrient=factor(c(rep(1,4),rep(2,4),rep(3,4))))
attach(rye.data)
KW.multi.comp(Y=rye,X=nutrient,conf=.95)
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注：
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注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
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发表于 2012-9-12 11:28:51
