Analiza różnic w przypadku wielokrotnych porównań, gdy wykorzystujemy analizę waraincji jest dosyć prosta w SPSS i sprowadza się do wybrania z listy dostępnych korekt (Jaki wybrać test post hoc w analizie wariancji?). Często jednak zmienna zależna nie ma rozkładu normalnego, a grupy różnią się liczebnością i zmuszeni jesteśmy używać testu nieparametrycznego H Kruskala-Wallisa. Jeśli używamy do analiz IBM SPSS Statistics to od kilku wersji w kreatorze przeprowadzana jest taka korekta (nie wiadomo jaka, ale jest) dla testu Dunna (porównania parami), której wyniki dostępne są w raporcie „pod obrazkiem” (należy kliknąć dwukrotnie w tabelę z wynikiem testu H):

image

Jeśli jednak ktoś nie lubi SPSS 😉 lub chciałby zastosować poprawkę Holm’a (Holm, S. 1979. “A simple sequentially rejective multiple test procedure”. Scandinavian Journal of Statistics. 6: 65–70) dokonując wielokrotnych porównań testem nieparametrycznym to może skorzystać z poniższego pliku w arkuszu kalkulacyjnym (.ods.xlsx.numbers). Wystarczy wpisać uporządkowane rosnąco istotności uzyskane np. w testach U Manna-Whitneya lub Wilcoxona i odczytać skorygowaną wartość p.

Jeżeli ktoś używa R to wystarczy skorzystać z pakietu dunn.test, który oprócz porównań wylicza skorygowane p do wyboru wg Bonferroniego, Holma, Sidak’a, Hochberga i innych.