> wilcox.test(x, y, paired=TRUE) Wilcoxon signed rank test with continuity correction data: x and y V = 1272, p-value = 9.347e-10 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0是什么意思
时间: 2023-06-26 17:08:39 浏览: 97
这个是对两组配对样本进行的 Wilcoxon 符号秩检验,paired=TRUE 表示这是配对样本。检验结果显示,得到的统计量 V 等于 1272,p 值为 9.347e-10,代表在显著性水平为 0.05 下,拒绝原假设,即两组样本的中位数差异不等于0,接受备择假设,即两组样本的中位数存在显著差异。
相关问题
> t.test(x, y)和wilcox.test(x, y)有什么区别
`t.test(x, y)`和`wilcox.test(x, y)`都是用于比较两组数据差异的假设检验方法,但是它们的应用场景和假设条件略有不同。
`t.test(x, y)`适用于正态分布的数据,假设两组数据的方差相等,通过计算两组数据的均值差异来进行假设检验。其原假设是两组数据的均值相等,备择假设是两组数据的均值不相等。如果p值小于显著性水平,则拒绝原假设,认为两组数据有显著的差异。
`wilcox.test(x, y)`适用于非正态分布的数据,通过计算两组数据的秩和来进行假设检验。其原假设是两组数据的中位数相等,备择假设是两组数据的中位数不相等。如果p值小于显著性水平,则拒绝原假设,认为两组数据有显著的差异。
因此,选择`t.test()`还是`wilcox.test()`取决于数据的分布情况。如果数据符合正态分布且方差相等,则使用`t.test()`;如果数据非正态分布或方差不等,则使用`wilcox.test()`。
wilcox(MWU)-非参数的方差分析 data <- read.csv("test.csv", header = TRUE) lapply(data[2:33],function(x) wilcox.test(x ~ Label, data = data)) getwd() #查看当前的工作目录 str(data) install.packages('')
这段代码是用R语言实现Wilcoxon秩和检验的非参数方差分析。其中,通过read.csv读取了名为test.csv的数据文件,然后使用lapply对数据集的列进行遍历,对每列数据进行Wilcoxon秩和检验,并将结果输出。函数中的“Label”表示不同样本的标签,通过这个标签对数据集进行分组比较。最后使用getwd()函数可以查看当前工作目录。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)