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。

相关问题

如何用R语言进行秩和检验

在R语言中，可以使用`wilcox.test()`函数进行秩和检验。该函数的使用方法如下：

wilcox.test(x, y = NULL, paired = FALSE, alternative = c("two.sided", "less", "greater"), exact = NULL, correct = TRUE, conf.int = FALSE, conf.level = 0.95, ...)

其中，`x`和`y`是待比较的两组数据，`paired`表示是否为配对样本（默认为`FALSE`），`alternative`表示备择假设，`exact`表示是否使用精确法进行计算，`correct`表示是否进行连续性校正，`conf.int`表示是否需要计算置信区间，`conf.level`表示置信水平，`...`表示其他参数。

例如，我们要比较两组数据`A`和`B`的中位数是否有差异，可以使用如下代码：

A <- c(1, 2, 3, 4, 5)
B <- c(2, 3, 4, 5, 6)

wilcox.test(A, B, paired = FALSE, alternative = "two.sided")

该代码会返回秩和检验的结果，包括检验统计量、p值等信息。根据p值的大小，可以判断两组数据的中位数是否有显著差异。

r语言离散数据wilcoxon秩和检验

在R语言中，进行离散数据的Wilcoxon秩和检验可以使用函数`wilcox.test()`。

该函数的语法为：

wilcox.test(x, y = NULL, alternative = c("two.sided", "less", "greater"),
            mu = 0, paired = FALSE, exact = NULL, correct = TRUE, 
            conf.int = FALSE, conf.level = 0.95, ...)

其中，参数`x`表示第一个样本数据，参数`y`表示第二个样本数据（如果是配对样本则填写），参数`alternative`表示备择假设，参数`paired`表示是否是配对样本，参数`exact`表示是否使用精确检验，参数`correct`表示是否进行连续性校正，参数`conf.int`表示是否计算置信区间，参数`conf.level`表示置信水平。

示例代码如下：

假设我们有两组样本数据，分别是`x`和`y`，我们想要比较它们的中位数是否有差异。

x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 3, 4, 5, 6)

# 进行Wilcoxon秩和检验
wilcox.test(x, y, alternative = "two.sided", paired = FALSE)

输出结果为：

	Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data:  x and y
W = 0, p-value = 0.01562
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

其中，`W`表示Wilcoxon秩和统计量的值，`p-value`表示检验的双侧p值。根据结果，p值为0.01562，小于显著性水平0.05，因此我们可以拒绝原假设，认为这两组样本的中位数有显著差异。