psignrank在r语言中怎么用

psignrank是一种非参数比较的统计测试方法，用于检验两个分类变量之间的关联强度，特别适用于等级数据，如评分等级。在R语言中，你可以使用`exactRankTest()`函数来实施psignrank检验，这个函数通常来自于`exactRankTests`包。

以下是一个基本的使用步骤：

1. 首先，确保已经安装了`exactRankTests`包。如果没有安装，可以使用`install.packages("exactRankTests")`命令。

2. 加载所需的包：

library(exactRankTests)

3. 准备数据，包括两个分类变量的数据集，例如等级分数列表A和B：

set.seed(1) # 设置随机种子以便于复现结果
A <- sample(c(-1, 0, 1), 100, replace = TRUE)
B <- sample(c(-1, 0, 1), 100, replace = TRUE)

4. 使用`exactRankTest()`函数进行psignrank检验：

test_result <- exactRankTest(A, B)

5. `test_result`将包含检验结果，包括p值、统计量以及是否拒绝原假设等信息。你可以使用`summary(test_result)`来查看详细的结果。

相关问题

psignrank（）函数r语言怎么用

`psignrank()` 函数是 R 语言中的一个统计测试函数，通常用于非参数比较两个等级变量的总体效应大小。它主要用于二元结局变量（如生存状态、满意度等级等），其中每个组的个体被分配了一个连续的评分（秩次）。这个函数适用于那种无法直接比较绝对数值的情况，而是通过比较排名来进行差异检验。

以下是使用 `psignrank()` 函数的基本步骤：

1. 首先，你需要确保你的数据已经按照等级排序，通常是降序排列，因为 `psignrank()` 检验的是较高分数的显著性。

# 假设你有一个名为 "scores" 的列，存储了两组的得分
data <- data.frame(group = c("groupA", "groupB"), scores = c(4, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12), stringsAsFactors = FALSE)

2. 然后，你可以使用 `psignrank()` 函数，传入得分列以及分组列：

result <- psignrank(scores ~ group, data = data)

这将返回一个 p-value，如果 p-value 小于预先设定的显著性水平（如 0.05 或 0.01），则拒绝原假设，认为两组间的得分有显著差异。

R语言 wilcoxon

Wilcoxon Signed-rank统计分布函数是一种非参数检验方法，用于比较两个相关配对样本的中位数是否有差异。在R语言中，可以使用dsignrank函数计算Wilcoxon Signed-rank统计量，psignrank函数计算对应的p值，qsignrank函数计算给定p值对应的Wilcoxon Signed-rank统计量，rsignrank函数生成符合Wilcoxon Signed-rank统计分布的随机数。

以下是一个使用R语言进行Wilcoxon Signed-rank统计分布函数实战的例子：

# 生成符合Wilcoxon Signed-rank统计分布的随机数
set.seed(98989) # 设置随机种子以便重现结果
N <- 100000 # 指定样本大小
y_rsignrank <- rsignrank(N, n = 20) # 从Wilcoxon Signed-rank统计分布中生成N个随机值
y_rsignrank # 将随机值打印到RStudio控制台
hist(y_rsignrank, breaks = 50, main = "") # 绘制随机生成的密度图