Kruskall Wallis com Dunn post test

Olá pessoal,
gostaria de saber se alguém poderia me esclarecer uma dúvida. Estou rodando um Kruskal Wallis test pq já tentei rodar a ANOVA com os dados transformados de todo tipo e não consigo atingir os pressupostos de normalidade e homogeneidade das variâncias. Após o Kruskal Wallis eu rodei um Dunn posthoc test com bonferroni para saber quem era diferente de quem. Sei que o prof. Marcos não indica posthoc tests, e prefere analisar de forma visual com o lineplot, mas como essas análises são para um artigo que estou publicando, achei que seria mais fácil de explicar usando o posthoc. Minha dúvida é se usando o Dunn com método bonferroni, ele corrige para múltiplas comparações. Um dos revisores do paper falou que eu deveria rodar uma ANOVA two-way, pois achou que os dados poderiam ter uma estrutura de medidas repetidas. Então caso o Dunn corrija isso, posso justificar dessa maneira. Não sei se ficou claro, mas a pergunta é essa: usando um Kruskal wallis, com Dunn posthoc com método bonferroni, se ele corrige para medidas repetidas. Abaixo está o comando que usei:

kruskal.test(fch4eb_fc ~ hperiod, data = OWWP_fc_bubble)

# Boxplot para ver os dados:
boxplot(OWWP_fc_bubble$fch4eb_fc_umol ~ OWWP_fc_bubble$hperiod, las=1)

# Mesmo que não muito recomendado, um teste a posteriori para ver as diferencas por par
dunnTest(fch4eb_fc ~ hperiod, data = OWWP_fc_bubble, method = "bonferroni")


Agradeço desde já a ajuda e fico no aguardo.
Abraços

Boa tarde!

Então, acho que a sugestão do revisor, se eu entendi, é voltar um passo atrás, e tentar uma anova two way (na verdade, provavelmente poderia ser uma anova de medidas repetidas, pelo comentário sobre a estrutura dos dados) no lugar do Kruskall-Wallis.

Se for isso mesmo, então você teria que repensar o teste, e se for possível fazer a anova de medidas repetidas, então seguiria conferindo os pressupostos dela, para depois poder tomar qualquer outra decisão (seja usando post-hoc ou não).

Olá professor Marcos,
primeiramente muito obrigado pela resposta. Fico realmente agradecido mesmo tendo passado tanto tempo desde o último curso.
Com relação a minha dúvida, é isso mesmo que o revisor estava sugerindo. Que eu tentasse uma ANOVA two way. O problema é que meu dado tem uma grande quantidade de zeros, que tornava muito difícil deixar os dados proximo a distribuição normal. Tentei rodar a ANOVA com varias transformações e nao atingi os pressupostos de normalidade e homogeneidade. Por isso, minha dúvida é se usando o post hoc test com correção de Bonferroni, ele corrige o problema de múltiplos testes. Ouvi de um amigo que ele corrigi sim, e por isso queria confirmar para poder explicar ao revisor que o problema de múltiplos testes seria corrigido.
Não sei se ficou claro.

Então, a correção de bonferroni serve sim exatamente para isso: corrigir os problemas de erros associados ao uso de múltiplos testes. Agora, é interessante saber que é considerada uma correção meio "grosseira", e é normalmente usada apenas quando outras saídas não são viáveis.

Talvez um caminho interessante seja pensar no uso de GLMs: há distribuições de erros que são adequadas para dados com maior quantidade de zeros (Poisson, Quasi-Poisson, Bionomial Negativa) e também existem os "zero inflated models" que são adequados para os casos com uma quantidade realmente grande de zeros nos dados. São saídas que podem ser bem mais interessantes do que se transformar os dados, por exemplo.

Abraços!

Legal Marcos. Muito obrigado pela explicação. Vou analisar isso com calma, mas pelo menos fico feliz em saber que eu não estava de todo errado hahahahahaa.