ダメ出し：他人の作った（ライブラリに入っている）関数の使い方はよく調べてから...

「上昇トレンドの検定　ヨンクヒール・タプストラ検定」にて

SAGx というライブラリ（パッケージ）は普通にはないので，代替法を探していて，
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/Jonckheere.html
にあるとか，cor.test で method="kendall" とするのと同じであるとかの収穫があった。

で，ブログ著者は，「この本の例をやってみる。」...「本ではものすごい小さいp値になるらしいけど1になる。保留。」としているが，

JT.test(y[1, ], rep(1, 7), alternative="increasing")

というのは，書式を間違えていると思う。だから，変な結果になっただけだろう。実際の所，以下のように確かに P 値はとっても小さな値になる。

> y <- rbind(c(1.06, 1.03, 1.10, 1.66, 1.72, 1.82, 1.91),
+            c(0.98, 1.02, 1.08, 1.58, 1.68, 1.78, 1.89),
+            c(1.09, 1.10, 1.11, NA, 1.71, 1.83, 1.92))
> y <- c(y)
> g <- rep(1:7, each=3)

> Jonckheere(y, g)

    ヨンキー検定

data:  y by g
J = 164.5000, E(J) = 85.5000, V(J) = 231.5250, Z-value = 5.1919,
p-value = 1.041e-07
alternative hypothesis: control <= treat-1 <= ... <= treat-n

> cor.test(y, g, method="kendall", alternative="greater")

    Kendall's rank correlation tau

data:  y and g
z = 5.1919, p-value = 1.041e-07
alternative hypothesis: true tau is greater than 0
sample estimates:
      tau
0.8788771

Jonckheere 検定の漸近近似検定は...

cor.test(x, g, method="kendall") だということ...

http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/Jonckheere.html

の例題

> x <- c(
+     153, 153, 152, 156, 158, 151, 151, 150, 148, 157,  # 第 1 群のデータ
+     158, 152, 152, 152, 151, 151, 157, 147, 155, 146,  # 第 2 群のデータ
+     153, 146, 138, 152, 140, 146, 156, 142, 147, 153,  # 第 3 群のデータ
+     137, 139, 141, 141, 143, 133, 147, 144, 151, 156   # 第 4 群のデータ
+     )
> g <- rep(1:4, each=10)
> Jonckheere(x, g, alternative="decreasing")

    ヨンキー検定

data:  x by g
J = 446.5000, E(J) = 300.0000, V(J) = 1705.0776, Z-value = 3.5479,
p-value = 0.0001942
alternative hypothesis: control >= treat-1 >= ... >= treat-n

は

> cor.test(x, g, method="kendall", alternative="less")

    Kendall's rank correlation tau

data:  x and g
z = -3.5479, p-value = 0.0001942
alternative hypothesis: true tau is less than 0
sample estimates:
       tau
-0.4391269

と同じだということ。知らなかった。