如何采用无向的优比检验
时间: 2023-09-07 19:12:20 浏览: 42
无向的优比检验(Mann-Whitney U test)是一种非参数的假设检验方法,用于比较两个独立样本的中位数是否相等。其步骤如下:
1. 将两个样本合并,并按照大小顺序排列。
2. 对于每个样本,计算其排名(即该样本中该观测值在所有观测值中的排名)。
3. 对于每个样本,计算其排名和。
4. 计算U值,即较小的排名和减去样本大小的一半。
5. 计算标准化U值,即U值除以样本大小的标准误差。
6. 根据标准化U值的大小,查表或计算p值。
在无向的优比检验中,U值的大小不受样本大小的影响,因此适用于小样本量和非正态分布的情况。
相关问题
四格表如何用r软件计算OR优比,采用无向优比检验和有向优比检验的代码是?判断p1和p2
计算OR优比可以使用R语言中的fisher.test()函数,其中参数为一个2x2的四格表。
无向优比检验代码:
```
# 假设四格表存储在一个名为table的数据框中
result <- fisher.test(table, alternative = "two.sided")
p_value <- result$p.value
OR <- result$estimate
```
有向优比检验代码:
```
# 假设四格表存储在一个名为table的数据框中
result <- fisher.test(table, alternative = "greater")
p_value <- result$p.value
OR <- result$estimate
```
判断p1和p2的代码:
```
if(p_value < p1) {
# 拒绝原假设,即有显著差异
} else if(p_value > p2) {
# 接受原假设,即无显著差异
} else {
# 结论不确定
}
```
其中,p1和p2为事先设定的显著性水平,一般取0.05或0.01。如果p_value小于p1,则拒绝原假设,认为两组数据有显著差异;如果p_value大于p2,则接受原假设,认为两组数据无显著差异;如果p1小于p_value小于p2,则结论不确定。
r软件四格表采用无向的优比检验具体代码
在R语言中,可以使用`wilcox.test()`函数来进行无向的优比检验。具体代码如下:
```R
# 创建两个样本
x <- c(5, 8, 3, 10, 7)
y <- c(12, 6, 9, 4, 11)
# 进行无向的优比检验
wilcox.test(x, y, alternative = "two.sided")
```
在这个例子中,我们创建了两个样本x和y,然后使用`wilcox.test()`函数进行无向的优比检验。其中,`alternative`参数用于指定备择假设的类型,可以选择"two.sided"(双侧检验)、"less"(左侧检验)或"greater"(右侧检验)。函数的输出包括U值、p值以及置信区间等信息。