No meu conjunto de dados, tenho cinco grupos (ordinais) com uma quantidade x de medida. Como a homoscedasticidade é violada, realizei o teste do qui-quadrado de Friedman para verificar se existem diferenças estatísticas entre os grupos:
fried = stats.friedmanchisquare(*[grp for idx, grp in df.iteritems()]))
Isso retornou uma diferença estatística, mas agora eu gostaria de descobrir entre quais grupos as diferenças existem. Em R
há uma boa solução para este ( teste de Friedman e análise post-hoc , https://www.r-statistics.com/2010/02/post-hoc-analysis-for-friedmans-test-r-code/ ) , onde eles usam o teste Wilcoxon-Nemenyi-McDonald-Thompson, mas não consigo encontrar um para o Python.
Existe a possibilidade de fazer análises post-hoc para o teste de Friedman? Como alternativa, qual seria uma boa alternativa para o teste de Friedman que me permita comparar entre grupos, por exemplo, uma equação de estimativa generalizada?
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