Краскел-Уоллис как регрессия, Все про R Опции

[comisora]

Всем добрый день.
Возник вопрос касательно порядковых данных и применения одно-двух-повторного анализа данных. В R есть пакет "dunn.test" с помощью которого можно провести одномерный вариант с попарными сравнениями (dunn.test(x,g, "BY") - обычный KW. Есть пакет rms с функцией orm, частным случаем которой должен быть KW для одного вектора с порядковыми данными с разделением по подгруппам. Результат функции он выдает в виде регрессии с коэффициентами, однако возникло желание привести результат к "привычному" виду. Возникла мысль использовать конструкцию contrasts(Glm(M), list(g="a"), list(g="b")) потом "a" и "c" и "b" и "c". Результат схож (но не идентичен) с результатом dunn.test, однако уверенности в том, что так можно делать нет.
1. Насколько правомерно так тестировать контрасты для данных, измеренных в порядковой шкале?
2. Можно ли таким способом тестировать двух-трех-многовходовые порядковые данные для вычленения парных различий (использование поправки "BY" предполагается)?

[comisora]

kruskal.test(y~x1*x2) не работает, а lrm(y~x1*x2) и orm(y~x1*x2) работают. Для одномерного случая результаты обеих функций неплохо бьются с результатами dunn.test. У lrm контрасты аналогичны попарным сравнениям, а у orm нет, хотя они обе выдают одно и тоже. Хочется разобраться ЧЯДНТ.

[p2004r]

kruskal.test(y~x1*x2) не работает, а lrm(y~x1*x2) и orm(y~x1*x2) работают. Для одномерного случая результаты обеих функций неплохо бьются с результатами dunn.test. У lrm контрасты аналогичны попарным сравнениям, а у orm нет, хотя они обе выдают одно и тоже. Хочется разобраться ЧЯДНТ.

Простите, но я все равно не понимаю что вы пытаетесь получить. (и при чем тут dunn.test)

[comisora]

Простите, но я все равно не понимаю что вы пытаетесь получить. (и при чем тут dunn.test)

dunn.test - это критерий Краскела-Уоллиса с функцией множественных парных сравнений.
Я пытаюсь провести двухфакторный анализ порядковых данных пакетом rms. Для однофакторного анализа хватает критерия Краскела-Уоллиса, а для двухфакторного с взаимодействиями уже нет, для этого нужно использовать регрессию - lrm или orm. Для того, чтобы быть уверенным, что это то, что необходимо, тестирую данные функции на однофакторной модели. В одномерном случае функции lrm и критерий Краскела-Уоллиса дают очень схожие, но не одинаковые результаты при попарном сравнении. orm дает значения коэффициентов регрессии, которые совпадают с таковыми при применении функции lrm, но при попарном сравнении никак не соотносятся с парными сравнениями критерия Данна и контрастов lrm.