Тест Крускала-Уоллиса на R с отрегулированным p-значением

Question

Я выполняю тест Крускала-Уоллиса на моем наборе данных, и я пытаюсь настроить значение p, но, похоже, оно не работает, вот мой код:

> kruskal.test(df$Folate_biosynthesis, df$Group, p.adj="holm")

        Kruskal-Wallis rank sum test

data:  df$Folate_biosynthesis and df$Group Kruskal-Wallis chi-squared
= 8.5144, df = 5, p-value = 0.1301

> kruskal.test(df$Folate_biosynthesis, df$Group, p.adj="none")

        Kruskal-Wallis rank sum test

data:  df$Folate_biosynthesis and df$Group Kruskal-Wallis chi-squared
= 8.5144, df = 5, p-value = 0.1301

Как вы можете видеть, если я положил p.adjust = "none" Я получил точно такой же результат. Как это возможно?
Заранее спасибо всем желающим помочь. Andrea

Answer 1

Корректировки значения P обычно выполняются, когда у вас есть несколько значений p. У вас есть только одно p-значение, поэтому мне интересно, что вы ожидаете от настройки здесь.

С этим сказал, что это также не кажется, что есть p.adj параметр для kruskal.test, Функция имеет параметр dots, но, насколько я могу судить, она не использует и не передает их другим функциям, поэтому любые входные данные, которые не являются именованными параметрами, по существу будут игнорироваться.

Если вы хотите отрегулировать p-значения из нескольких выходов из kruskal.test Вы можете собрать р-значения в векторе и передать их непосредственно p.adjust с соответствующим методом.

Но из всего сказанного не ясно, чего вы надеетесь достичь, но ясно, что попытка использовать p.adj параметр в kruskal.test это не способ достичь своей цели.