आर में डन का परीक्षण कैसे करें

क्रुस्कल-वालिस परीक्षण का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि तीन या अधिक स्वतंत्र समूहों के मध्यस्थों के बीच सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर है या नहीं। इसे एक-तरफ़ा एनोवा का गैर-पैरामीट्रिक समकक्ष माना जाता है।

यदि क्रुस्कल-वालिस परीक्षण के परिणाम सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं, तो यह निर्धारित करने के लिए कि कौन से समूह भिन्न हैं , डन परीक्षण करना उचित है।

यह ट्यूटोरियल बताता है कि आर में डन का परीक्षण कैसे करें।

उदाहरण: आर में डन टेस्ट

एक शोधकर्ता जानना चाहता है कि क्या तीन दवाओं का पीठ दर्द पर अलग-अलग प्रभाव पड़ता है। इसलिए उन्होंने 30 लोगों को भर्ती किया जो समान पीठ दर्द से पीड़ित थे और उन्हें दवा ए, दवा बी, या दवा सी लेने के लिए यादृच्छिक रूप से तीन समूहों में विभाजित किया। दवा लेने के एक महीने बाद, शोधकर्ता प्रत्येक व्यक्ति से उनके पीठ दर्द का मूल्यांकन करने के लिए कहता है। 1 से 100 का पैमाना, जिसमें 100 सबसे गंभीर दर्द का संकेत देता है।

शोधकर्ता यह निर्धारित करने के लिए 0.05 के महत्व स्तर का उपयोग करके क्रुस्कल-वालिस परीक्षण करता है कि क्या इन तीन समूहों में औसत पीठ दर्द रेटिंग के बीच सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर है।

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि आर में डेटा फ़्रेम कैसे बनाएं और क्रुस्कल-वालिस परीक्षण कैसे करें:

 #make this example reproducible
set.seed(0)

#create data frame
data <- data.frame(drug = rep(c("A", "B", "C"), each = 10),
                   bread = c(runif(10, 40, 60),
                            runif(10, 45, 65),
                            runif(10, 55, 70)))

#view first six rows of data frame
head(data)

# drug pain
#1 A 57.93394
#2 A 45.31017
#3 A 47.44248
#4 A 51.45707
#5 A 58.16416
#6 A 44.03364

#perform Kruskal-Wallis Test
kruskal.test(pain ~ drug, data = data)

	Kruskal-Wallis rank sum test

data: pain by drug
Kruskal-Wallis chi-squared = 11.105, df = 2, p-value = 0.003879

चूंकि समग्र पी-वैल्यू ( 0.003879 ) 0.05 से कम है, इसका मतलब है कि तीन दवाओं के बीच रिपोर्ट किए गए दर्द के स्तर में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर है। इसलिए हम यह निर्धारित करने के लिए डन का परीक्षण कर सकते हैं कि कौन सी दवाएं अलग हैं।

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि एफएसए() लाइब्रेरी से डनटेस्ट() फ़ंक्शन का उपयोग करके आर में डन परीक्षण कैसे करें:

 #loadlibrary
library(FSA)

#perform Dunn's Test with Bonferroni correction for p-values
dunnTest(pain ~ drug,
         data=data,
         method=" bonferroni ")

Dunn (1964) Kruskal-Wallis multiple comparison
  p-values adjusted with the Bonferroni method.

  Comparison Z P.unadj P.adj
1 A - B -0.8890009 0.374002602 1.000000000
2 A - C -3.2258032 0.001256197 0.003768591
3 B - C -2.3368023 0.019449464 0.058348393

ध्यान दें कि हमने एकाधिक तुलनाओं के पी-मानों के लिए बोनफेरोनी सुधार का उपयोग करना चुना है, लेकिन अन्य संभावित विकल्पों में शामिल हैं:

• “सिडक” (सिडक समायोजन)
• “होल्म” (होम समायोजन)
• “एचएस” (होल्म-सिडक समायोजन)
• “बीएस” (बोनफेरोनी-सिडक समायोजन)
• “द्वारा” (बेंजामिन-येकुटिली समायोजन)
• “बीएच” ( बेंजामिनी-होचबर्ग प्रक्रिया )

α = 0.05 पर, औषधि ए और सी केवल दो औषधियां हैं जो सांख्यिकीय रूप से एक दूसरे से काफी भिन्न हैं (समायोजित पी-मूल्य = 0.003768 )।