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前回、ノンパラメトリックの2群検定の方法を書き留めておいたけど、

「よく考えたら、2群じゃなくて、2群x3群の6群でみなきゃじゃん。」

とゆーことに気づき、

多重比較のデータを追加した。

各グループが正規分布じゃないことは確認済みなので、今回は Kruskal-Wallis test(クラスカル・ウォリス検定)を選択。

Kruskal-Wallis test:kruskal.test()

比較グループが正規分布だったら ANOVA を使うけど、正規分布じゃなかったらノンパラメトリックの Kruskal-Wallis test を使う。

 

Kruskal Wallis test は、

kruskal.test(比較したいデータ ~ 比較したい群, data = データフレーム")

で。

今回は、予め "Group" という列に解析したい6群の名前を割り当てていたので、それを使用。

比較したいデータは、"MMSEtoDeath" という列の数値。

データフレームは "Data_C_LBD" と "Data_C_AD" と "Data_C_LBDAD" という3つのデータフレームを

rbind()
くっつけたもの。
kruskal.test(MMSEtoDeath ~ Group, data = rbind(Data_C_LBD,Data_C_AD,Data_C_LBDAD))

結果は、

output
	Kruskal-Wallis rank sum test

data:  MMSEtoDeath by Group
Kruskal-Wallis chi-squared = 9.7141, df = 5, p-value = 0.08375

という事で、「6つの群に差があるとは言えない」という結果になった。

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