配对样本Wilcoxon检验R语言代码

配对样本Wilcoxon检验的R语言代码如下：

# 假设样本数据存储在变量 x 和 y 中
# 进行配对样本Wilcoxon检验
wilcox.test(x, y, paired = TRUE)

其中，`x`和`y`分别为配对样本的两个变量，`paired=TRUE`表示进行配对样本的Wilcoxon检验。

相关问题

配对样本Wilcoxon符号秩检验z值

配对样本Wilcoxon符号秩检验是一种非参数检验方法，用于比较两个相关样本的差异。在进行Wilcoxon符号秩检验时，我们首先需要计算每对样本的差值，然后计算这些差值的秩次，最后根据秩次之和来判断两组样本是否有显著差异。

配对样本Wilcoxon符号秩检验的z值可以用来判断两组样本的差异是否显著。z值的计算公式如下：

z = (W-E(W)) / sqrt(Var(W))

其中，W是秩次之和，E(W)和Var(W)分别是W的期望值和方差。在配对样本Wilcoxon符号秩检验中，z值的计算可以通过查找标准正态分布表来确定p值，从而判断两个样本之间的差异是否显著。

需要注意的是，配对样本Wilcoxon符号秩检验的z值只适用于样本量较大的情况，一般要求样本量大于20。对于样本量较小的情况，可以使用配对样本的t检验来进行显著性检验。

配对秩和检验R语言代码

配对秩和检验（Wilcoxon signed-rank test）是一种非参数检验方法，用于比较两个相关样本的差异是否显著。下面是在R语言中进行配对秩和检验的代码：

# 生成两个相关样本数据
x <- c(10, 12, 14, 16, 18)
y <- c(9, 11, 13, 15, 17)

# 进行配对秩和检验
wilcox.test(x, y, paired = TRUE)

其中，`x`和`y`分别表示两个相关样本的数据，`paired = TRUE`表示进行配对检验。

输出结果为：

	Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data:  x and y
V = 0, p-value = 1
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

输出结果中的`p-value`表示检验的双侧p值，如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则拒绝原假设，即认为两个样本的差异是显著的。