我在R中使用成对T检验，数据如下
xdata = read.table(text="
2.77E-06 6.89E-06 4.81E-05 2.52E-06 1.13E-05 3.19E-06 3.14E-06 2.02E-04 6.05E-05 8.06E-05 7.39E-06 2.73E-06 2.67E-06 1.13E-05 2.70E-06
4.20E-06 6.68E-06 7.21E-05 2.71E-06 1.44E-05 3.98E-06 3.94E-06 2.38E-04 5.09E-05 6.19E-05 7.63E-06 4.16E-06 4.16E-06 1.45E-05 3.91E-06
4.20E-06 9.63E-06 5.51E-05 2.84E-06 1.47E-05 4.46E-06 4.46E-06 1.59E-04 5.20E-05 9.82E-05 1.07E-05 4.19E-06 5.06E-06 1.90E-05 4.03E-06
4.40E-06 8.40E-06 5.15E-05 3.61E-06 1.27E-05 4.32E-06 4.19E-06 1.42E-04 2.84E-05 7.15E-05 1.07E-05 4.49E-06 4.89E-06 1.59E-05 3.97E-06
5.04E-06 9.64E-06 3.76E-05 3.27E-06 1.39E-05 5.15E-06 4.96E-06 2.15E-04 7.21E-05 9.13E-05 1.05E-05 4.88E-06 5.25E-06 1.60E-05 4.44E-06
4.09E-06 8.37E-06 5.65E-05 2.71E-06 1.31E-05 3.88E-06 3.82E-06 2.32E-04 4.37E-05 8.77E-05 8.05E-06 3.93E-06 3.70E-06 1.58E-05 3.71E-06
3.98E-06 9.51E-06 5.24E-05 3.50E-06 1.41E-05 4.49E-06 4.57E-06 1.95E-04 5.90E-05 8.26E-05 7.31E-06 3.81E-06 4.05E-06 1.53E-05 3.85E-06
3.01E-06 7.20E-06 5.62E-05 2.43E-06 1.51E-05 3.58E-06 3.70E-06 2.08E-04 6.08E-05 9.00E-05 1.05E-05 3.01E-06 3.34E-06 1.54E-05 3.13E-06
2.88E-06 7.07E-06 5.42E-05 2.02E-06 1.07E-05 2.86E-06 2.92E-06 1.94E-04 3.48E-05 8.07E-05 6.31E-06 2.89E-06 2.89E-06 1.11E-05 2.62E-06
3.33E-06 5.75E-06 5.64E-05 2.36E-06 1.51E-05 3.45E-06 3.52E-06 1.78E-04 8.32E-05 9.69E-05 7.58E-06 3.48E-06 3.49E-06 1.28E-05 3.55E-06
4.20E-06 8.36E-06 4.82E-05 3.14E-06 1.32E-05 3.93E-06 3.73E-06 1.52E-04 3.38E-05 5.34E-05 6.78E-06 4.02E-06 3.27E-06 1.21E-05 3.74E-06
4.80E-06 8.00E-06 4.24E-05 2.43E-06 1.79E-05 4.76E-06 4.68E-06 2.11E-04 1.18E-04 8.94E-05 1.67E-05 4.65E-06 6.53E-06 2.88E-05 4.37E-06
4.18E-06 9.90E-06 5.21E-05 2.80E-06 1.26E-05 4.41E-06 4.41E-06 2.00E-04 6.02E-05 9.61E-05 1.09E-05 4.17E-06 4.88E-06 1.85E-05 4.24E-06
4.33E-06 8.89E-06 4.37E-05 3.02E-06 1.32E-05 4.09E-06 3.94E-06 1.48E-04 3.81E-05 6.99E-05 9.07E-06 4.31E-06 4.44E-06 1.49E-05 4.08E-06
3.18E-06 6.27E-06 4.98E-05 3.37E-06 1.09E-05 3.42E-06 3.43E-06 1.77E-04 5.49E-05 8.02E-05 7.09E-06 3.16E-06 3.10E-06 1.11E-05 3.30E-06
4.25E-06 7.49E-06 3.72E-05 2.77E-06 1.34E-05 4.33E-06 4.23E-06 1.94E-04 5.24E-05 7.06E-05 8.37E-06 4.21E-06 3.78E-06 1.23E-05 3.65E-06
4.14E-06 8.01E-06 3.82E-05 2.43E-06 1.57E-05 4.06E-06 4.03E-06 1.88E-04 5.02E-05 7.67E-05 9.24E-06 4.10E-06 3.86E-06 1.67E-05 3.84E-06
4.79E-06 6.83E-06 4.76E-05 3.03E-06 1.57E-05 4.70E-06 4.65E-06 2.14E-04 5.36E-05 7.23E-05 8.34E-06 4.59E-06 4.09E-06 1.34E-05 4.50E-06
4.16E-06 7.14E-06 5.33E-05 2.69E-06 1.32E-05 3.59E-06 3.43E-06 1.76E-04 5.63E-05 9.50E-05 8.13E-06 4.06E-06 3.95E-06 1.50E-05 3.55E-06
3.12E-06 6.04E-06 3.96E-05 3.16E-06 8.78E-06 3.28E-06 3.20E-06 2.05E-04 4.29E-05 5.82E-05 7.08E-06 3.02E-06 2.94E-06 9.79E-06 2.92E-06
3.68E-06 6.67E-06 4.15E-05 2.77E-06 1.01E-05 3.48E-06 3.34E-06 1.87E-04 5.13E-05 8.06E-05 1.06E-05 3.59E-06 3.66E-06 1.50E-05 3.30E-06
5.53E-06 1.13E-05 5.70E-05 3.48E-06 1.47E-05 5.76E-06 5.61E-06 2.02E-04 7.24E-05 1.07E-04 1.22E-05 5.48E-06 5.92E-06 1.96E-05 5.17E-06
5.11E-06 7.31E-06 5.11E-05 3.45E-06 1.40E-05 4.78E-06 4.76E-06 2.46E-04 6.82E-05 9.45E-05 1.03E-05 5.07E-06 5.29E-06 1.20E-05 4.61E-06
5.64E-06 1.14E-05 4.97E-05 3.98E-06 1.66E-05 5.89E-06 5.66E-06 1.89E-04 7.36E-05 8.45E-05 1.25E-05 5.45E-06 5.29E-06 1.90E-05 5.11E-06
3.27E-06 8.04E-06 4.06E-05 2.45E-06 1.29E-05 3.53E-06 3.55E-06 2.29E-04 6.09E-05 8.48E-05 1.02E-05 3.28E-06 3.74E-06 1.73E-05 3.51E-06
3.56E-06 5.06E-06 5.19E-05 2.05E-06 1.49E-05 2.97E-06 2.88E-06 1.26E-04 2.75E-05 8.23E-05 6.94E-06 3.55E-06 2.90E-06 1.09E-05 3.02E-06
4.81E-06 7.89E-06 4.01E-05 3.36E-06 1.67E-05 5.12E-06 5.00E-06 2.01E-04 5.87E-05 7.83E-05 6.75E-06 4.80E-06 4.38E-06 1.47E-05 4.79E-06
3.51E-06 7.00E-06 3.81E-05 2.86E-06 1.15E-05 3.14E-06 3.05E-06 1.85E-04 5.92E-05 7.00E-05 8.66E-06 3.37E-06 3.38E-06 1.53E-05 3.12E-06
4.09E-06 7.60E-06 4.27E-05 1.93E-06 1.63E-05 4.07E-06 4.02E-06 1.80E-04 4.47E-05 6.05E-05 6.95E-06 4.07E-06 3.65E-06 1.36E-05 4.00E-06
3.31E-06 6.49E-06 7.91E-05 3.30E-06 1.70E-05 3.88E-06 4.01E-06 1.99E-04 4.52E-05 6.62E-05 6.55E-06 3.31E-06 3.11E-06 1.05E-05 3.34E-06
", header=F)
colnames(xdata) = c("Ordinary least Reg","Least absolute Reg-BR","Least absolute Reg-IRLS","Quantile 0.25 Reg",
"Quantile 0.75 Reg","Huber Reg","MM-estimation Reg","PQSQ L0.01","PQSQ L0.1","PQSQ L0.5","PQSQ L1","PQSQ L2","PQSQ L1_5","PQSQlog","PQSQHuber")
我在R中使用了两个函数，这两个函数都用于成对T检验，如下所示。
1-
library(tidyr)
long <- xdata %>% gather(Model,value)
pwc <- long %>% rstatix::pairwise_t_test(value~Model, pool.sd = FALSE,p.adjust.method = "bonferroni",paired = TRUE,alternative = "two.sided")
2-
stats::pairwise.t.test(long$value, long$Model, p.adjust.method = "bonferroni",pool.sd = FALSE, paired = TRUE,alternative = "two.sided")
普通最小Reg AND PQSQ L2在函数号1中显著不同(0.000715(。
然而，普通最小Reg AND PQSQ L2在函数编号2中没有显著差异(7.504406e-02(。
为什么会发生这种情况？我做错什么了吗？
pairwise.test只提供调整后的p值，所以如果查看结果：
subset(pwc,group2 == "PQSQ L2" & group1 == "Ordinary least Reg")
# A tibble: 1 x 10
.y. group1 group2 n1 n2 statistic df p p.adj p.adj.signif
<chr> <chr> <chr> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 value Ordinary … PQSQ … 30 30 3.79 29 7.15e-4 0.075 ns
我们使两两测试的结果变长：
pwt = stats::pairwise.t.test(long$value, long$Model, p.adjust.method = "bonferroni",pool.sd = FALSE, paired = TRUE,alternative = "two.sided")
pwt = data.frame(pwt$p.value) %>% tibble::rownames_to_column("id") %>% pivot_longer(-id) %>% filter(!is.na(value))
subset(pwt,id == "PQSQ L2" & name == "Ordinary.least.Reg")
# A tibble: 1 x 3
id name value
<chr> <chr> <dbl>
1 PQSQ L2 Ordinary.least.Reg 0.0750
您可以在rstatix结果中看到这与调整后的p值列相匹配。由于您正在进行多次比较，因此您很可能只查看调整后的p值。