Vraag 19: Post-hoc analyse

We zien in de output een foutmelding: cannot compute exact p-value with ties. Dit is omdat de pairwise.wilcox.test() functie de standaard wilcox.test() functie gebruikt in R. In de help van deze functie zien we dat deze functie standaard een exacte test doet maar in de aanwezigheid van ties dit niet kan doen en terugrijpt naar een asymptotische test.

We kunnen echter wel exacte p-waarden bekomen met de wilcox_test() uit de coin package voor iedere combinatie van behandeling. Vul de argumenten van de test aan in onderstaande code en probeer ook de overige code goed te begrijpen.

behandelingen<-levels(biochar$behandeling)  #de verschillende behandelingen
pairwise_comparisons<-combn(behandelingen, 2)  #we kiezen telkens 2 behandelingen uit
pairwise_comparisons   #Elke kolom staat voor één paarsgewijze vergelijking.
n<-ncol(pairwise_comparisons)   #aantal paarsgewijze vergelijkingen

pvalues<-c() #lege vector creëren voor de p-waarden
names_comparisons<-c() #lege vector creëren voor de namen van de vergelijkingen
for(i in 1:n){
  behandelingen_pc<-pairwise_comparisons[,i] # twee behandelingen nemen
  data_pc<-biochar%>%filter(behandeling %in% behandelingen_pc) #de bijbehorende data selecteren
  test<-wilcox_test(..., data=..., distribution=...) #de test uitvoeren
  pvalue1<-pvalue(test) #de p-waarde opslaan ..
  pvalues<-c(pvalues, pvalue1) #.. en toevoegen aan onze vector
  name1<-paste0(behandelingen_pc, collapse="_vs_") # ook de namen van de vergelijking opslaan..
  names_comparisons<-c(names_comparisons, name1) #.. en toevoegen aan de vector met namen
}
names(pvalues)<- names_comparisons
pvalues