Esiste un equivalente non parametrico di Tukey HSD?

Sto usando JMP per esaminare le differenze nella copertura vegetale nei gruppi di forme di crescita (alberi, arbusti, alberi, ecc.) Prima e dopo tre trattamenti con un controllo. La mia dimensione del campione è piccola (n = 5) e la maggior parte delle mie distribuzioni non sono normalmente distribuite.

Per le distribuzioni normali ho usato ANOVA per analizzare le differenze (variazione percentuale) tra i risultati dei trattamenti, quindi ho usato Tukey HSD per testare il significato delle differenze tra coppie di risultati.

Per i dati non normalmente distribuiti ho usato il test Wilcoxon / Kruskal-Wallis. Esiste un equivalente non parametrico di Tukey HSD, che posso usare per esaminare le differenze tra queste coppie di risultati?

Ho fatto una piccola ricerca su Google perché ho trovato la domanda abbastanza interessante, questi test sono stati menzionati:

• Test di Nemenyi-Damico-Wolfe-Dunn ( link , c'è un pacchetto r per fare il test)
• Dwass-Steel-Chritchlow-Fligner ( link , Conover WJ, Practical Nonparametric Statistics (3a edizione). Wiley 1999.
• Test Conover-Inman ( link , come sopra)

Non conoscevo nessuno di questi e non so se nessuno di questi è disponibile in JMP. In caso contrario: ci sono persone che fanno un'anova standard ma semplicemente sostituiscono i valori dipendenti con i loro ranghi. Quindi potresti usare di nuovo l'HSD di Tukey.

Se vuoi testare un effetto usando molte statistiche di Wilcoxon, puoi procedere calcolando l'intervallo delle tue statistiche e quindi simulando la distribuzione dell'intervallo sotto l'ipotesi "tutti gli effetti sono nulli". Non credo che troverai tabelle per la distribuzione dell'intervallo di campioni da una distribuzione Wilcoxon.

JMP fa confronti Steel-Dwass. Utilizzare 'Adatta Y per X' quindi nel menu 'Analisi Oneway di ...' selezionare 'Non parametrico' -> 'Confronti multipli non parametrici' -> 'Steel-Dwass All Pairs'

C'è kruskalmc funzione pgirmess pacchetto R . Descrizione del test:

Test di confronto multiplo tra trattamenti o trattamenti rispetto al controllo dopo il test di Kruskal-Wallis.