データの性質がどういうもので、どのような分布が想定されるか、どういうモデルを考えているかで、検定方法が妥当かどうか決まると思っています。
データ的には適用できそうなのが複数あったとしても、自分のデータの性質とか自分のモデルにあっていないなら、何を証明しようとしているのかわからない。
どちらも順位変数をもちいたノンパラ手法ですが、そもそもデータの性質が違うんじゃない。Wilcoxonは対応のある2群間、Steel Dwassは対応のない（独立した）多群間。対応があるというのは特定の被験者の服用前と服用後の検査値
がサンプルになっているようなケース。独立しているというのは、不特定の被験者を二群に分けて一方は服薬、もう一方は偽薬をあたえるような場合。
Wilcoxonを群内からすべての二群のペアの有意差検定、つまり多重比較検定にのはまずいんじゃないですか。Wilcoxonは二群間のみに使われる方法で、その様に多重比較してしまうと「多重性の問題」がでます。ある二群で比較したときにp<0.05で有意という結果がでたとしても、多重性により実際はp>0.05であるというようなことが起こります。Wilcoxonのほうが有意差が有意差が出やすいというのは、この問題によって有意水準がかなり甘くなっているせいかもしれないです。
Wilcoxonを有意水準の調整をして多群比較に適応（対応のある他群間)したのがフリードマン検定。 |
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