Dear Researchers,

Sorry for this email but I am not a statistician, and for this I have this
problem to understand. Thanks in Advance for help and suggestions.

Gianni

I have 21 classes (00, 01, 02, 04, ....,020) with different length. I did a
kruskal wall test in R with the following code

kruskal.test(m.class.l, m.class.length.lf)


        Kruskal-Wallis rank sum test

data:  m.class.l and m.class.length.lf
Kruskal-Wallis chi-squared = 34.2904, df = 20, p-value = 0.02423

the p-value result to be < of 0.05, and i read in different books and forum
that when the medium are significative difference to apply a post-hoc test
to check which classes are different.


i find this code in a R help:

http://stackoverflow.com/questions/2478272/kruskal-wallis-test-with-details-on-pairwise-comparisons

class <- m.class.length.lf
var <- m.class.l
dft <- data.frame(class,var)


NDWD <- oneway_test(var ~ class, data = dft,
        ytrafo = function(data) trafo(data, numeric_trafo = rank),
        xtrafo = function(data) trafo(data, factor_trafo = function(x)
            model.matrix(~x - 1) %*% t(contrMat(table(x), "Tukey"))),
        teststat = "max", distribution = approximate(B=1000))


 ### global p-value
    print(pvalue(NDWD))

[1] 0.074
99 percent confidence interval:
0.05425181 0.09791886

    ### sites (I = II) != (III = IV) at alpha = 0.01 (page 244)
    print(pvalue(NDWD, method = "single-step"))

when I apply the code for my data for see details for each pair
comparison, no class comparision is significative

> prova <- pvalue(NDWD, method = "single-step")
> prova.df <- data.frame(prova)
> prova.df$sing <- Signif(prova.df$V1)
> prova.df
             V1 sing
01 - 00   1.000   ns
010 - 00  1.000   ns
011 - 00  1.000   ns
012 - 00  1.000   ns
013 - 00  1.000   ns
014 - 00  1.000   ns
015 - 00  1.000   ns
016 - 00  1.000   ns
017 - 00  0.996   ns
018 - 00  0.870   ns
019 - 00  1.000   ns
02 - 00   1.000   ns
020 - 00  0.642   ns
03 - 00   1.000   ns
04 - 00   1.000   ns
05 - 00   1.000   ns
06 - 00   1.000   ns
07 - 00   1.000   ns
08 - 00   1.000   ns
09 - 00   1.000   ns
010 - 01  1.000   ns
011 - 01  1.000   ns
012 - 01  1.000   ns
013 - 01  1.000   ns
014 - 01  1.000   ns
015 - 01  1.000   ns
016 - 01  1.000   ns
017 - 01  0.981   ns
018 - 01  0.737   ns
019 - 01  1.000   ns
02 - 01   1.000   ns
020 - 01  0.441   ns
03 - 01   1.000   ns
04 - 01   1.000   ns
05 - 01   1.000   ns
06 - 01   1.000   ns
07 - 01   1.000   ns
08 - 01   1.000   ns
09 - 01   1.000   ns
011 - 010 1.000   ns
012 - 010 1.000   ns
013 - 010 1.000   ns
014 - 010 1.000   ns
015 - 010 1.000   ns
016 - 010 1.000   ns
017 - 010 0.990   ns
018 - 010 0.774   ns
019 - 010 1.000   ns
02 - 010  1.000   ns
020 - 010 0.490   ns
03 - 010  1.000   ns
04 - 010  1.000   ns
05 - 010  1.000   ns
06 - 010  1.000   ns
07 - 010  1.000   ns
08 - 010  1.000   ns
09 - 010  1.000   ns
012 - 011 0.963   ns
013 - 011 1.000   ns
014 - 011 1.000   ns
015 - 011 1.000   ns
016 - 011 0.993   ns
017 - 011 0.673   ns
018 - 011 0.226   ns
019 - 011 0.869   ns
02 - 011  1.000   ns
020 - 011 0.074   ns
03 - 011  1.000   ns
04 - 011  1.000   ns
05 - 011  1.000   ns
06 - 011  1.000   ns
07 - 011  1.000   ns
08 - 011  1.000   ns
09 - 011  1.000   ns
013 - 012 1.000   ns
014 - 012 1.000   ns
015 - 012 1.000   ns
016 - 012 1.000   ns
017 - 012 1.000   ns
018 - 012 1.000   ns
019 - 012 1.000   ns
02 - 012  1.000   ns
020 - 012 1.000   ns
03 - 012  1.000   ns
04 - 012  0.991   ns
05 - 012  1.000   ns
06 - 012  1.000   ns
07 - 012  1.000   ns
08 - 012  0.995   ns
09 - 012  1.000   ns
014 - 013 1.000   ns
015 - 013 1.000   ns
016 - 013 1.000   ns
017 - 013 0.976   ns
018 - 013 0.707   ns
019 - 013 1.000   ns
02 - 013  1.000   ns
020 - 013 0.395   ns
03 - 013  1.000   ns
04 - 013  1.000   ns
05 - 013  1.000   ns
06 - 013  1.000   ns
07 - 013  1.000   ns
08 - 013  1.000   ns
09 - 013  1.000   ns
015 - 014 1.000   ns
016 - 014 1.000   ns
017 - 014 0.995   ns
018 - 014 0.839   ns
019 - 014 1.000   ns
02 - 014  1.000   ns
020 - 014 0.560   ns
03 - 014  1.000   ns
04 - 014  1.000   ns
05 - 014  1.000   ns
06 - 014  1.000   ns
07 - 014  1.000   ns
08 - 014  1.000   ns
09 - 014  1.000   ns
016 - 015 1.000   ns
017 - 015 0.978   ns
018 - 015 0.704   ns
019 - 015 1.000   ns
02 - 015  1.000   ns
020 - 015 0.383   ns
03 - 015  1.000   ns
04 - 015  1.000   ns
05 - 015  1.000   ns
06 - 015  1.000   ns
07 - 015  1.000   ns
08 - 015  1.000   ns
09 - 015  1.000   ns
017 - 016 1.000   ns
018 - 016 1.000   ns
019 - 016 1.000   ns
02 - 016  1.000   ns
020 - 016 0.992   ns
03 - 016  1.000   ns
04 - 016  1.000   ns
05 - 016  1.000   ns
06 - 016  1.000   ns
07 - 016  1.000   ns
08 - 016  1.000   ns
09 - 016  1.000   ns
018 - 017 1.000   ns
019 - 017 1.000   ns
02 - 017  1.000   ns
020 - 017 1.000   ns
03 - 017  0.916   ns
04 - 017  0.785   ns
05 - 017  0.999   ns
06 - 017  0.994   ns
07 - 017  1.000   ns
08 - 017  0.852   ns
09 - 017  0.994   ns
019 - 018 1.000   ns
02 - 018  0.905   ns
020 - 018 1.000   ns
03 - 018  0.536   ns
04 - 018  0.329   ns
05 - 018  0.883   ns
06 - 018  0.821   ns
07 - 018  0.914   ns
08 - 018  0.442   ns
09 - 018  0.798   ns
02 - 019  1.000   ns
020 - 019 0.981   ns
03 - 019  0.993   ns
04 - 019  0.952   ns
05 - 019  1.000   ns
06 - 019  1.000   ns
07 - 019  1.000   ns
08 - 019  0.978   ns
09 - 019  1.000   ns
020 - 02  0.677   ns
03 - 02   1.000   ns
04 - 02   1.000   ns
05 - 02   1.000   ns
06 - 02   1.000   ns
07 - 02   1.000   ns
08 - 02   1.000   ns
09 - 02   1.000   ns
03 - 020  0.229   ns
04 - 020  0.118   ns
05 - 020  0.647   ns
06 - 020  0.544   ns
07 - 020  0.678   ns
08 - 020  0.166   ns
09 - 020  0.496   ns
04 - 03   1.000   ns
05 - 03   1.000   ns
06 - 03   1.000   ns
07 - 03   1.000   ns
08 - 03   1.000   ns
09 - 03   1.000   ns
05 - 04   1.000   ns
06 - 04   1.000   ns
07 - 04   1.000   ns
08 - 04   1.000   ns
09 - 04   1.000   ns
06 - 05   1.000   ns
07 - 05   1.000   ns
08 - 05   1.000   ns
09 - 05   1.000   ns
07 - 06   1.000   ns
08 - 06   1.000   ns
09 - 06   1.000   ns
08 - 07   1.000   ns
09 - 07   1.000   ns
09 - 08   1.000   ns

	[[alternative HTML version deleted]]

