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所述配对双样品的Wilcoxon检验一种的非参数检验，其可以被用于比较样品的两个独立数据。

 

本文介绍如何在ř中计算两个样本的秩检验。

可视化数据并在R中计算的Wilcoxon测试

ř函数用于计算的秩检验

为了执行两个样本的Wilcoxon检验，比较两个独立样本（x＆y）的均值，R函数wilcox.test（）可以如下使用：

 

• x，y：数字向量

• 替代方案：替代假设允许值是“two.sided”（默认值），“更大”或“更少”之一。

 

将数据导入R.

1. 准备数据

2. 将数据保存在外部的.TXT选项卡或的的.csv文件中

3. 将您的数据导入ř如下：

在这里，我们将使用一个示例数据集，其中包含18个人（9名女性和9名男性）的权重：

我们想知道，如果女性体重的中位数与男性体重的中位数不同？

检查数据

可以按组计算汇总统计数据（中位数和四分位数间距（IQR））。可以使用dplyr包。

• 要安装dplyr软件包，请键入以下内容：

• 按组计算摘要统计信息：

使用箱形图可视化数据

您可以按照此链接中的描述绘制R基本图：R基本图。在这里，我们将使用ggpubr R包进行基于ggplot2的简单数据可视化

• 从GitHub上的安装最新版本的ggpubr如下（推荐）：

• 或者，从CRAN安装如下：

• 可视化您的数据：

计算不成对的双样本秩检验

问题：女性和男性体重有显着差异吗？

1）计算双样本Wilcoxon检验 - 方法1：数据保存在两个不同的数值向量中。

它将发出一条警告信息，称为“无法用平局计算精确的p值”。它可以通过添加另一个参数exact = FALSE来抑制此消息，但结果将是相同的。

2）计算双样本Wilcoxon检验 - 方法2：将数据保存在数据框中。

如您所见，这两种方法给出了相同的结果。

测试的p值为  0.02712，小于显着性水平α= 0.05。我们可以得出结论，男性的中位数体重与女性的中位数体重显着不同，p值  = 0.02712。

 

注意：

• 如果你想测试男性体重的中位数是否小于女性体重的中位数，请输入：

• 或者，如果您想测试男性体重的中位数是否大于女性体重的中位数，请输入此值

还有问题吗？请在下面留言！

 

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