matlab paired wilcoxon

### 回答1：
paired wilcoxon是一种非参数的统计方法，通常用于比较两组相关样本的差异。它的原假设是两组样本中的差异是随机的，并没有统计显著性差异。

使用matlab进行paired wilcoxon分析，可以按照以下步骤进行：

1. 收集相关的数据：首先需要收集两组相关样本的数据。例如，可以将同一组参与者在不同时间点测量的数据作为一组相关样本。

2. 导入数据到matlab：将数据导入matlab环境中。可以使用函数readmatrix来读取来自.csv或.xlsx文件的数据或者使用其他适当的导入函数。

3. 进行配对wilcoxon检验：使用函数signrank进行配对wilcoxon检验。通过在函数中输入两组相关样本的数据，可以计算出配对wilcoxon的p值。

4. 统计显著性分析：根据实际情况，可以确定一个显著性水平，例如0.05或0.01。如果计算出的p值小于所选显著性水平，则可以说两组相关样本之间存在统计显著的差异。

5. 结果解释：根据p值的结果，可以得出对两组相关样本差异的统计结论。如果p值小于选择的显著性水平，则可以拒绝原假设，认为两组相关样本之间的差异是显著的。

需要注意的是，paired wilcoxon只能检验相关样本之间的差异，如果你想比较两组独立样本之间的差异，可以考虑使用wilcoxon rank sum测试。

总之，使用matlab进行paired wilcoxon分析是一种有效的非参数统计方法，可以帮助我们比较两组相关样本之间的差异，并得出对差异的统计结论。

### 回答2：
Matlab中的paired wilcoxon（配对Wilcoxon）是一种非参数统计方法，用于比较两个相关样本的中位数是否存在差异。该方法适用于两个相关样本的数据不满足正态分布的情况。

在Matlab中，可以使用`ranksum`函数来进行配对Wilcoxon检验。该函数的语法如下：

[p,h,stats] = ranksum(x,y,'method','approximate');

其中，`x`和`y`分别是两个相关样本的数据，`method`是指定计算p值的方法，可以选择'exact'（精确方法）或'approximate'（近似方法）。返回的结果包括p值(`p`)，假设检验的结果(`h`)以及一些统计量(`stats`)。

例如，假设我们有两组学生的数学成绩数据x和y，我们想要比较这两组数据的中位数是否存在差异。我们可以使用以下代码进行配对Wilcoxon检验：

% 生成两组相关样本数据
x = [80, 75, 90, 85, 95];
y = [70, 65, 85, 80, 90];

% 进行配对Wilcoxon检验
[p,h,stats] = ranksum(x,y,'method','approximate');

% 显示结果
disp(['p值为：', num2str(p)]);
disp(['检验结果为：', num2str(h)]);
disp(stats);

运行以上代码，会输出p值和假设检验的结果。根据p值的大小，我们可以得出两组数据中位数是否存在显著差异的结论。如果p值小于显著性水平（通常选择0.05），则可以拒绝原假设，即两组数据的中位数存在显著差异。

需要注意的是，配对Wilcoxon检验要求两个相关样本的数据具有相同的分布形态，并且数据之间存在一一对应的配对关系。同时，检验结果的可靠性也受到样本量的影响，样本量较小时，可能存在错误的推断。因此，在进行该分析时，需要根据具体情况进行判断和解释。