方差检验可以评估组间的差异。依据检验的结果，虽然你可以拒绝不存在差异的原假设，但方差检验并没有告诉你哪些组显著地与其他组有不同。Robert 在 《R in Action》一书中推荐了一个包-npmc: 该包提供了一种非参数多组比较程序。在控制犯第一类错误的概率（发现一个事实上并不存在的差异的概率）的前提下，执行可以同步进行的多组比较，这样可以直接完成所有组之间的成对比较.

由于该包所依赖的mvtnorm包的一些更新，npmc包的最后更新版本（1.0.7）无法正确运行在R 3.0以上的版本。我在Rstudio中做了调试和编译，对npmc.R的原代码做了一些细微的更改以支持最新的mvtnorm包。npmc包最后编译运行成功。

最新原程序共享在GitHub:

https://github.com/HK-Zhang/Rice/tree/master/npmc

也可以通过下面链接直接下载这个包

http://pan.baidu.com/s/1nuqdXcX

测试代码和结果：

> class<-state.region

> var<-state.x77[,c('Illiteracy')]

> mydata<-as.data.frame(cbind(class,var))

> rm(class,var)

> library(npmc)

> summary(npmc(mydata),type='BF')

结果如下，和Robert在书中给出的结果基本一致（不完全一致，是因为随机数的问题）

R 中同步进行的多组比较的包：npmc的更多相关文章

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