在临床前制药中，将许多治疗组与一个或多个对照组进行比较以获得统计学显着性。
统计测试如Dunnett，Duncan，Schefee，Tukey，Benferonni，Dunn-Sidak Newman-Keuls，t检验等比较组意味着数据来自正态分布，还是Kruskal-Wallis，Mann-Whitney等测试如果数据不正常则对数据进行排名。
我很难找到在R包中执行许多这些测试的函数。理想情况下，他们会给出标准输出，例如测试统计，p值显示比较组是否彼此显着不同。
我知道R有一个名为multcomp的软件包，但它似乎不包括上面提到的许多参数测试。任何人都可以告诉我如何在R中找到执行这些统计测试的函数吗？
答案 0 :(得分：7)
放大Ben的答案，stats包提供了许多经典的重要性测试：
grep(ls("package:stats"), pattern="test", value=T)
# [1] "ansari.test" "bartlett.test" "binom.test"
# [4] "Box.test" "chisq.test" "cor.test"
# [7] "fisher.test" "fligner.test" "friedman.test"
# [10] "kruskal.test" "ks.test" "mantelhaen.test"
# [13] "mauchley.test" "mauchly.test" "mcnemar.test"
# [16] "mood.test" "oneway.test" "pairwise.prop.test"
# [19] "pairwise.t.test" "pairwise.wilcox.test" "poisson.test"
# [22] "power.anova.test" "power.prop.test" "power.t.test"
# [25] "PP.test" "prop.test" "prop.trend.test"
# [28] "quade.test" "shapiro.test" "t.test"
# [31] "var.test" "wilcox.test"
此外，multcomp支持许多用于在多重比较下调整显着性的方法，包括您提到的几种方法。要查看哪些，请键入：
library(multcomp)
?contrMat
args(contrMat) # (Just to show them here)
# function (n, type = c("Dunnett", "Tukey", "Sequen", "AVE", "Changepoint",
# "Williams", "Marcus", "McDermott", "UmbrellaWilliams", "GrandMean"),
# base = 1)
您可能还对CRAN网站上的“临床试验设计，监控和分析”任务视图感兴趣。要找到它，请转到here，然后点击左侧边栏中的“任务视图”。
编辑：最后一个注意事项---如果你想要Mann-Whitney测试，那么它是半隐藏的。在?wilcox.test中查找。
答案 1 :(得分：2)
你看过包stats了吗？例如，它有你想要的t-test，以及各种Tukey方法。此外，还有一个DTK包，允许您“进行Dunnett修改的Tukey-Kramer测试”。 Scheffe test可以在agricolae包中找到，Duncan test可以在laercio包中找到，Bonferonni test可以在alr3包中找到。
您可能不想使用Newman-Keuls。
答案 2 :(得分：2)
你似乎在混合基本测试的术语（t-test，Kruskal-Wallis，Mann-Whitney）和调整多重比较的方法术语（Dunnett，Duncan，Scheffe，Tukey，Bonferonni，Dunn-Sidak Newman -Keuls）。在基础R中，您将找到提供多种调整方法的p.adjust函数。您提到了multcomp包，但没有提到mutoss包。 Duncan和Scheffe的调整方法在agricolae包中。在coin包中实现的基于排名和排列的测试有多种比较过程。所有这些信息都可以通过R内置的搜索工具轻松获得，并在sos包中提供。为了我们集体药物开发的安全性，我希望您向比您在上面展示的知识更多的人报告。