Các bài kiểm tra sau đại học sau Kruskal-Wallis: Bài kiểm tra của Dunn hay Bonferroni đã sửa bài kiểm tra Mann-Whitney?

Tôi có một số biến phân phối không phải Gaussian và tôi cần kiểm tra xem có sự khác biệt đáng kể nào giữa các giá trị của biến này trong 5 nhóm khác nhau không.

Tôi đã thực hiện phân tích phương sai một chiều của Kruskal-Wallis (đã đưa ra ý nghĩa quan trọng) và sau đó tôi phải kiểm tra xem nhóm nào khác biệt đáng kể. Vì các nhóm được sắp xếp (các giá trị của biến trong nhóm thứ nhất được cho là thấp hơn các giá trị của biến trong nhóm thứ hai được cho là thấp hơn các giá trị của biến trong nhóm thứ ba và do đó trên) Tôi chỉ thực hiện 4 bài kiểm tra:

Group 1 vs Group 2
Group 2 vs Group 3
Group 3 vs Group 4
Group 4 vs Group 5

Tôi đã thực hiện phân tích này với hai phương pháp khác nhau. Tôi đã bắt đầu bằng cách sử dụng Thử nghiệm so sánh nhiều của Dunn nhưng không có gì đáng kể. Mặt khác, nếu tôi sử dụng thử nghiệm Mann-Whitney và sửa cho số lượng thử nghiệm (4) bằng Bonferroni, 3 thử nghiệm sẽ có ý nghĩa.

Nó có nghĩa là gì? Những kết quả nào tôi nên tin tưởng?

$^{*}$

$\alpha$

$^{*}$net describe dunntest, from(https://alexisdinno.com/stata) kiểm tra cặp đôi để theo dõi Kruskal-Wallis bị từ chối, bao gồm cả Conover-Iman (như Dunn, nhưng dựa trên phân phối t , thay vì phân phối z ) được thực hiện cho Stata trong gói conovertest (trong loại Stata net describe conovertest, from(https://alexisdinno.com/stata)) và cho R trong gói conover.test và các thử nghiệm Dwass-Steel-Critchlow-Fligner.