我有一个关于在 R 中执行多个 Wilcoxon 测试的问题。我有 7 个数据集，每个数据集我需要使用 10 个分类器比较 9 种不同的特征提取方法。由于它们是随机方法，因此每个分类器有 10 个值/重复。单个数据集的简单示例让我们假设我们有 3 个方法、3 个分类器、3 个重复：
Method, Classifier, Accuracy
M1, C1, 2.4
M1, C1, 2.3
M1, C1, 6.4
M1, C2, 0.4
M1, C2, 1.3
M1, C2, 6.8
M1, C3, 3.4
M1, C3, 2.7
M1, C3, 2.4
M2, C1, 0.4
M2, C1, 2.8
M2, C1, 3.4
M2, C2, 7.4
M2, C2, 2.3
M2, C2, 6.5
M2, C3, 1.4
M2, C3, 2.7
M2, C3, 7.4
M3, C1, 2.0
M3, C1, 1.3
M3, C1, 7.2
M3, C2, 8.4
M3, C2, 1.3
M3, C2, 9.8
M3, C3, 3.9
M3, C3, 3.7
M3, C3, 0.9
现在，我需要一种方法在每对这些分类器之间针对不同的方法执行 Wilcoxon 检验，即 M1.C1 与 M2.C1、C2、C3、M1.C1 与 M3.C1、C2、C3 等等. 有人可以建议一种适当的方式来加载数据并以简单的方式执行多个测试，因为我对 R 比较陌生。非常感谢您的任何建议