精确Wilcoxon秩和检验步骤

精确Wilcoxon秩和检验是一种非参数的假设检验方法，用于比较两个相关样本的差异。下面是执行精确Wilcoxon秩和检验的一般步骤：

1. 收集相关样本数据，并标记为样本1和样本2。

2. 对每个样本计算差异（样本2 - 样本1）。

3. 对差异值进行排序，并分配秩次。如果有多个相同的差异值，可以使用平均秩次。

4. 对样本2中的正差异和样本1中的负差异进行秩和计算。

5. 计算统计量W，它是较小的秩和值。

6. 根据样本量和数据集大小，使用精确Wilcoxon秩和检验表（或计算方法）找到临界值。

7. 比较统计量W和临界值，如果W小于或等于临界值，则拒绝原假设。

请注意，这只是一般的步骤，具体的实现可能因不同的统计软件或编程语言而有所不同。你可以使用Python中的scipy库中的`wilcoxon`函数来执行精确Wilcoxon秩和检验。

相关问题

不用正态近似，怎么用Wilcoxon秩和检验得到位置差的置信区间？

如果不使用正态近似，可以使用基于自助法（bootstrap）的方法来计算位置差的置信区间。自助法是一种非参数的统计方法，通过对原始样本进行有放回的重复采样，得到一系列新的样本，从而估计统计量的分布。

具体计算步骤如下：

1. 将两个样本合并，并计算所有位置差。记合并后的样本量为n。

2. 对合并后的样本进行自助重采样，得到B个新的样本。

3. 对每个新样本，计算位置差的Wilcoxon秩和检验统计量T。

4. 对B个T值进行排序，得到一个排列后的T值序列。

5. 根据排列后的T值序列，计算位置差的置信区间。一般取置信水平为95%，则位置差的置信区间为：

[T_{(α/2)}^*, T_{(1-α/2)}^*]

其中，α/2为置信水平的一半，T_{(α/2)}^*和T_{(1-α/2)}^*分别为排列后的T值序列中，第α/2个和第(1-α/2)个值。例如，如果置信水平为95%，则α/2=0.025，取排列后的T值序列中，第2.5%和第97.5%的值作为置信区间的下界和上界。

需要注意的是，自助法计算置信区间的精度与重复采样次数B有关，重复采样次数越多，计算出的置信区间越精确。一般建议重复采样次数不少于1000次。

matlab paired wilcoxon

### 回答1：
paired wilcoxon是一种非参数的统计方法，通常用于比较两组相关样本的差异。它的原假设是两组样本中的差异是随机的，并没有统计显著性差异。

使用matlab进行paired wilcoxon分析，可以按照以下步骤进行：

1. 收集相关的数据：首先需要收集两组相关样本的数据。例如，可以将同一组参与者在不同时间点测量的数据作为一组相关样本。

2. 导入数据到matlab：将数据导入matlab环境中。可以使用函数readmatrix来读取来自.csv或.xlsx文件的数据或者使用其他适当的导入函数。

3. 进行配对wilcoxon检验：使用函数signrank进行配对wilcoxon检验。通过在函数中输入两组相关样本的数据，可以计算出配对wilcoxon的p值。

4. 统计显著性分析：根据实际情况，可以确定一个显著性水平，例如0.05或0.01。如果计算出的p值小于所选显著性水平，则可以说两组相关样本之间存在统计显著的差异。

5. 结果解释：根据p值的结果，可以得出对两组相关样本差异的统计结论。如果p值小于选择的显著性水平，则可以拒绝原假设，认为两组相关样本之间的差异是显著的。

需要注意的是，paired wilcoxon只能检验相关样本之间的差异，如果你想比较两组独立样本之间的差异，可以考虑使用wilcoxon rank sum测试。

总之，使用matlab进行paired wilcoxon分析是一种有效的非参数统计方法，可以帮助我们比较两组相关样本之间的差异，并得出对差异的统计结论。

### 回答2：
Matlab中的paired wilcoxon（配对Wilcoxon）是一种非参数统计方法，用于比较两个相关样本的中位数是否存在差异。该方法适用于两个相关样本的数据不满足正态分布的情况。

在Matlab中，可以使用`ranksum`函数来进行配对Wilcoxon检验。该函数的语法如下：

[p,h,stats] = ranksum(x,y,'method','approximate');

其中，`x`和`y`分别是两个相关样本的数据，`method`是指定计算p值的方法，可以选择'exact'（精确方法）或'approximate'（近似方法）。返回的结果包括p值(`p`)，假设检验的结果(`h`)以及一些统计量(`stats`)。

例如，假设我们有两组学生的数学成绩数据x和y，我们想要比较这两组数据的中位数是否存在差异。我们可以使用以下代码进行配对Wilcoxon检验：

% 生成两组相关样本数据
x = [80, 75, 90, 85, 95];
y = [70, 65, 85, 80, 90];

% 进行配对Wilcoxon检验
[p,h,stats] = ranksum(x,y,'method','approximate');

% 显示结果
disp(['p值为：', num2str(p)]);
disp(['检验结果为：', num2str(h)]);
disp(stats);

运行以上代码，会输出p值和假设检验的结果。根据p值的大小，我们可以得出两组数据中位数是否存在显著差异的结论。如果p值小于显著性水平（通常选择0.05），则可以拒绝原假设，即两组数据的中位数存在显著差异。

需要注意的是，配对Wilcoxon检验要求两个相关样本的数据具有相同的分布形态，并且数据之间存在一一对应的配对关系。同时，检验结果的可靠性也受到样本量的影响，样本量较小时，可能存在错误的推断。因此，在进行该分析时，需要根据具体情况进行判断和解释。