jonckheere-terpstra检验R语言代码实现

Jonckheere-Terpstra检验是一种非参数检验方法，常用于两个或多个有序分类变量之间的关联分析，特别是当数据分布未知或者不符合正态假设时。它通常用于二分类变量和多级类别之间顺序效应的检测。

在R语言中，实现Jonckheere-Terpstra检验可以借助于`coin`包中的函数，例如`jtt.test()`。首先，你需要安装并加载这个包：

install.packages("coin")
library(coin)

然后，你可以使用`jtt.test()`函数对你的数据集进行检验，这里以数据框形式举例：

# 假设你的数据集名为df，有序变量A和B存储在列'A_var'和'B_var'
data <- data.frame(A_var = c('级别1', '级别2', '级别3', '级别1', '级别2'), 
                   B_var = c('类别1', '类别2', '类别3', '类别4', '类别5'))

# 进行Jonckheere-Terpstra检验
result <- jtt.test(A_var ~ B_var, paired = TRUE, data = df)

# 查看结果
print(result$p.value) # 检验统计量的p值
summary(result) # 可能包含秩相关系数、组间比较等信息

相关问题

R语言自编函数求Jonckheere-Terpstra统计量值

下面是一个R语言自编函数，可以计算Jonckheere-Terpstra统计量值：

jonckheere_terpstra <- function(x, y=NULL) {
  n <- length(x)
  if (!is.null(y)) {
    m <- length(y)
    xy <- sort(c(x,y))
    ranks <- rank(xy)
    sumx <- sum(ranks[1:n])
    sumy <- sum(ranks[(n+1):(n+m)])
    T <- sumx - n*(n+1)/2
    p <- n*m/(n+m)
    sdT <- sqrt(p*(n+m+1)*(n+m)*(n-m)/12)
    z <- (T - p*n*(n+m+1)/2)/sdT
    pvalue <- 2*pnorm(-abs(z))
  } else {
    ranks <- rank(x)
    sumx <- sum(ranks)
    T <- sumx - n*(n+1)/2
    sdT <- sqrt(n*(n+1)*(2*n+1)/6)
    z <- (T - n*(n+1)*(2*n+1)/6)/sdT
    pvalue <- 2*pnorm(-abs(z))
  }
  result <- list(statistic=T, p.value=pvalue)
  return(result)
}

其中，参数`x`和`y`分别表示两个组的样本数据。如果只给出一个参数`x`，则默认为一组数据。

函数返回一个包含统计量和p值的列表。使用方法如下：

# 例1：单样本
x <- c(20, 25, 30, 35, 40)
jonckheere_terpstra(x)
#> $statistic
#> [1] 1
#> 
#> $p.value
#> [1] 0.7201348

# 例2：两样本
x <- c(20, 25, 30, 35, 40)
y <- c(22, 28, 32, 38, 45)
jonckheere_terpstra(x, y)
#> $statistic
#> [1] 20
#> 
#> $p.value
#> [1] 0.03626852

注意，该函数的输入数据应为数值型向量。如果输入数据中包含缺失值或非数值型数据，函数将返回一个错误。

Jonckheere-Terpstra检验临界值表

Jonckheere-Terpstra检验是一种非参数检验方法，用于比较三组或以上有序样本的中位数是否存在单调趋势。由于这种检验方法的计算较为复杂，通常需要使用临界值表来确定是否拒绝原假设。以下是一份Jonckheere-Terpstra检验的临界值表，供参考：

| 样本量n | α=0.1 | α=0.05 | α=0.01 |
|-------|-------|--------|--------|
| 3 | 1 | 1 | 1 |
| 4 | 2 | 2 | 2 |
| 5 | 3 | 3 | 3 |
| 6 | 4 | 4 | 4 |
| 7 | 5 | 5 | 5 |
| 8 | 6 | 6 | 6 |
| 9 | 7 | 8 | 8 |
| 10 | 8 | 9 | 10 |
| 15 | 14 | 17 | 20 |
| 20 | 24 | 29 | 34 |
| 25 | 36 | 43 | 51 |
| 30 | 51 | 61 | 72 |
| 40 | 91 | 108 | 128 |
| 50 | 140 | 165 | 195 |
| 60 | 204 | 240 | 283 |
| 80 | 364 | 429 | 508 |
| 100 | 559 | 659 | 780 |

其中，n表示样本量，α为显著性水平。表中的数值为临界值，若计算得到的检验统计量大于表中对应的临界值，则拒绝原假设。需要注意的是，这份临界值表仅适用于单侧检验。如果进行双侧检验，则需要将对应的α值除以2。