ADVERTENCIA de la comprensión del mensaje "Lazos están presentes" en post-hoc de Kruskal-Wallis

Question

Estoy corriendo las comparaciones post-hoc después de una prueba de Kruskal-Wallis. Estoy usando el paquete PMCMR .

> posthoc.kruskal.nemenyi.test( preference ~ instrument)

    Pairwise comparisons using Tukey and Kramer (Nemenyi) test  
                   with Tukey-Dist approximation for independent samples 

data:  preference by instrument 

       Cello Drums Guitar
Drums  0.157 -     -     
Guitar 0.400 0.953 -     
Harp   0.013 0.783 0.458 

P value adjustment method: none 

Warning message:
In posthoc.kruskal.nemenyi.test.default(c(50L, 50L, 50L, 50L, 49L,  :
  Ties are present, p-values are not corrected.

Me confundo con el mensaje de advertencia. ¿Alguien puede explicarme lo que significa y cómo puedo corregirlo?

Answer 1

Un empate significa que usted tiene varias observaciones comparten el mismo valor (por lo tanto el mismo rango). Por ejemplo, una muestra se compone de observaciones: $1, 3, 3, 5, 10, 10, 10$. "$3$" y "$10$" son dos lazos, en $3$ tiene replica de $2$ $10$ tiene replica de $3$. Dicha muestra corresponde a la clasificación estadística: $1, 2, 2, 4, 5, 5, 5$.

Cuando los lazos están presentes, generalmente tenemos que romper con él (si no, usted probablemente recibirá el mensaje de advertencia como se demostró). Y convencionalmente, se rompen los lazos en el rango de las estadísticas, en contraste a romper lazos en las observaciones originales. Desde el test de Kruskal-Wallis es utilizando la clasificación de la estadística, es suficiente para responder a su pregunta por restringir el ámbito de aplicación para la clasificación de las estadísticas.

Dos de desempate son los métodos comunes, uno de ellos es "romper los lazos por azar". Es decir, que lo regenerar distintos rangos de forma aleatoria entre los lazos. Continuando con el ejemplo anterior, para el empate "$2, 2$", podemos sacar dos números sin sustitución, a partir del conjunto $\{2, 3\}$, a continuación, asignar a la segunda y tercera posiciones, por ejemplo, "3, 2". Del mismo modo, podemos hacer que para el tie $10$. Una posible ajustar el rango de las estadísticas puede ser $1, 3, 2, 4, 6, 5, 7$, por lo tanto, los lazos se rompen. La desventaja de este método es que usted puede obtener diferentes pruebas estadísticas entre los diferentes análisis, ya que el desempate es por azar.

El segundo método es el "promedio". Es decir, el promedio asigna a cada elemento de atado que el "promedio" de la clasificación. Usando este método, el rango original de estadísticas se convierte en: $1, 2.5, 2.5, 4, 6, 6, 6$. Este método esencialmente ajusta los lazos en lugar de romperlos.

En software, usted puede especificar desempate opciones para lo cual deberá consultar la documentación de función.

Para una discusión similar sobre este tema, consulte ¿Cómo lazos.argumento del método de R el rango de la función de trabajo?