gtsummary包中如何实现 Mann-Whitney U检验
时间: 2023-06-23 09:08:46 浏览: 78
gtsummary包中可以使用`add_stat()`函数来添加Mann-Whitney U检验的结果。具体步骤如下:
1. 使用`tbl_summary()`函数生成表格,并且指定需要进行Mann-Whitney U检验的两个变量。
```r
library(gtsummary)
data(trial)
tbl <- tbl_summary(trial,
missing = "no",
type = all_continuous() ~ "continuous2")
```
2. 使用`add_stat()`函数添加Mann-Whitney U检验的结果。需要指定`test`参数为`wilcox.test`,并且指定需要比较的两个变量。
```r
tbl %>% add_stat(
all_continuous() ~ "{wilcox.test(var1, var2) %>% format_pvalue()}",
test = list(~ wilcox.test(var1, var2)),
location = "footer"
)
```
其中,`all_continuous()`表示对所有连续变量进行操作,`location = "footer"`表示将统计结果添加在表格的底部。
这样,就可以在表格中添加Mann-Whitney U检验的结果了。
相关问题
gtsummary包中的kruskal.test是 Mann-Whitney U检验吗
不是。kruskal.test是针对多组数据进行方差分析的非参数检验方法,它适用于数据不满足正态分布和方差齐性假设的情况下。而Mann-Whitney U检验是针对两组数据进行比较的非参数检验方法,它适用于数据不满足正态分布假设的情况下。两者的检验目的和应用场景不同,因此不能混淆。在gtsummary包中,Mann-Whitney U检验使用的是wilcox.test函数。
Mann-Whitney U检验准确率
Mann-Whitney U检验是一种用于比较两个独立样本的非参数检验方法,它可以用于比较两组数据的中位数是否不同。因此,Mann-Whitney U检验并不直接计算准确率,而是比较两个样本的排序顺序。
如果你想比较两个分类器的准确率,可以将它们的预测结果分别与真实标签进行比较,得出每个分类器的准确率。然后,可以使用Mann-Whitney U检验来比较这两个分类器的准确率是否有显著差异。具体方法是将每个分类器的准确率作为一个数据点,然后进行Mann-Whitney U检验。
需要注意的是,Mann-Whitney U检验并不适用于比较多个样本之间的准确率差异,而且在使用Mann-Whitney U检验时需要满足一些假设条件,例如两个样本独立、每个样本来自同一分布等。