Hoe u twee gegevensmonsters vergelijkt met R-dummies

R geeft u twee standaardtests voor het vergelijken van twee groepen met numerieke gegevens: de t-toets met de t. test () -functie en de Wilcoxon-test met de wilcox. test () functie. Als u de t wilt gebruiken. test () functie, moet u eerst controleren of beide monsters normaal verdeeld zijn. Voor de Wilcoxon-test is dit niet nodig.

Hoe gebruik ik de Wilcoxon-functie van R voor abnormaal verspreide gegevens

In sommige gevallen wijken uw gegevens aanzienlijk af van de normaliteit en kunt u de t niet gebruiken. test () functie. Voor die gevallen heb je de wilcox. test () functie, die u op precies dezelfde manier gebruikt, zoals getoond in het volgende voorbeeld: >> wilcox. test (temp ~ activ, data = beaver2)

Dit geeft u de volgende uitvoer:

Wilcoxon rank-sum test met continuïteitscorrectiegegevens: temp door activ W = 15, p-waarde <2. 2e-16 alternatieve hypothese: echte locatieverschuiving is niet gelijk aan 0

Ook hier krijgt u de waarde voor de teststatistiek (W in deze test) en een p-waarde. Onder die informatie lees je de alternatieve hypothese, en dat verschilt een beetje van de alternatieve hypothese van een t-toets. De Wilcoxon-test bekijkt of het midden van uw gegevens (de locatie) tussen beide monsters verschilt.

Met deze code voer je de Wilcoxon rank-sum test of Mann-Whitney U-test uit. Beide testen zijn volledig gelijkwaardig, dus R bevat geen afzonderlijke functie voor de U-test van Mann-Whitney.

R's T-test en Wilcoxon-test gebruiken om richting te testen> Met de basistests voor de T-test en de Wilcoxon test u of de monsters verschillen zonder op welke manier te specificeren. Statistici noemen dit een

tweezijdige test.

Stel u voor dat u niet wilt weten of de lichaamstemperatuur verschilt tussen actieve en inactieve perioden, maar of de lichaamstemperatuur lager is tijdens inactieve perioden.

Om dit te doen, moet u het argumentalternatief opgeven in de t. test () of wilcox. test () functie. Dit argument kan drie waarden aannemen:

Standaard heeft het de waarde 'twee'. zijdig ', wat betekent dat u de standaard dubbelzijdige test wilt.

Als u wilt testen of het gemiddelde (of de locatie) van de eerste groep lager is, geeft u het de waarde 'minder'.

• Als u wilt testen of dat gemiddelde groter is, geeft u de waarde 'groter' op.

• Als u de formule-interface voor deze tests gebruikt, worden de groepen gerangschikt in dezelfde volgorde als de niveaus van de factor die u gebruikt. U moet hiermee rekening houden om te weten welke groep als de eerste groep wordt beschouwd.Als u de gegevens voor beide groepen als afzonderlijke vectoren geeft, is de eerste vector de eerste groep.