Existe um equivalente não paramétrico do Tukey HSD?

Estou usando o JMP para examinar as diferenças na cobertura vegetal em grupos de formas de crescimento (árvores, arbustos, arbustos, etc.) antes e depois de três tratamentos com controle. O tamanho da minha amostra é pequeno (n = 5) e a maioria das minhas distribuições não é normalmente distribuída.

Para as distribuições normais, usei ANOVA para analisar as diferenças (variação percentual) entre os resultados dos tratamentos e, em seguida, usei o Tukey HSD para testar a significância das diferenças entre pares de resultados.

Para os dados não normalmente distribuídos, usei o teste de Wilcoxon / Kruskal-Wallis. Existe um equivalente não paramétrico do Tukey HSD, que eu possa usar para examinar as diferenças entre esses pares de resultados?

Eu fiz uma pequena pesquisa no google porque achei a pergunta bastante interessante, esses testes foram mencionados:

• Teste Nemenyi-Damico-Wolfe-Dunn ( link , existe um pacote r para fazer o teste)
• Dwass-Steel-Chritchlow-Fligner ( link , Conover WJ, Practical Nonparametric Statistics (3a edição), Wiley 1999.
• Teste Conover-Inman ( link , mesmo que acima)

Eu não conhecia nenhum deles e não sei se algum deles está disponível no JMP. Caso contrário: existem pessoas fazendo uma anova padrão, mas simplesmente substituindo os valores dependentes por suas fileiras. Então você poderia usar o HSD de Tukey novamente.

Se você deseja testar um efeito usando muitas estatísticas de Wilcoxon, calcule o intervalo de suas estatísticas e simule a distribuição do intervalo na hipótese "todos os efeitos são nulos". Eu não acho que você encontrará tabelas para a distribuição do intervalo de amostra de uma distribuição de Wilcoxon.

O JMP faz comparações Steel-Dwass. Use 'Fit Y by X' e, no menu 'Oneway Analysis of ...', escolha 'Nonparametric' -> 'Nonparametric Multiple Comparisons' -> 'Steel-Dwass All Pairs'

Há kruskalmc função em pgirmess pacote em R . Descrição do teste:

Teste de comparação múltipla entre tratamentos ou tratamentos versus controle após o teste de Kruskal-Wallis.