在使用R语言的wilcox.test函数进行配对检验时,如果遇到提示“cannot compute exact p-value with zeroes”,这意味着在您的数据中存在零值(0),这导致无法计算精确的p值。Wilcoxon符号秩检验(也称为Wilcoxon配对检验)是一种非参数统计方法,用于比较配对数据集的中位数是否有显著差异。该检验在计算过程中依赖于数据的排...
可以使用R函数wilcox.test()计算单样本Wilcoxon检验: wilcox.test(x, y, paired=TRUE, alternative = "two.sided") x,y:数值向量 paired:一个逻辑值,指定我们要计算配对的Wilcoxon检验 alternative:备择假设。允许值为“two.sided”(默认),也可以根据需要设置为“greater”或“less”之一。 3.1 将数据导入R 我...
res <- wilcox.test(x, y, paired = TRUE, alternative = "greater" ## Warning in wilcox.test.default(x, y, paired = TRUE, alternative = ## "greater"): cannot compute exact p-value with ties ## Warning in wilcox.test.default(x, y, paired = TRUE, alternative = ## "greater"): ca...
要在R中执行测试,我们可以使用该wilcox.test功能。但是,我们必须明确设置配对参数,以表明我们正在处理匹配的观察。要指定单尾测试,我们将替代参数设置为更大。以这种方式,测试的替代方案是药物2是否与睡眠持续时间的较大增加相关联而不是药物1。 code>x<-sleep$extra[sleep$drug==2] y<-sleep$ext...
要在R中执行检验,我们可以使用该wilcox.test。但是,我们必须明确设置_配对_参数,以表明我们正在处理匹配的观察。要指定单尾检验,我们将_替代_参数设置为_更大_。以这种方式,检验的替代方案是药物2是否与睡眠持续时间增加相关联而不是药物1。 wilcox(x, y,paired= TRUE, ...
# 配对检验w.unpaired <- wilcox.test(x, y, paired = TRUE)print(w.unpaired$p.value) ```## \[1\] 0.009090698 结论 这个例子说明了为什么分组研究设计优于检验独立的研究设计。当然,仅在使用考虑配对检验的测试来评估数据的情况下才是这种情况。否则,实际上重要的结果可能被错误地视为无关紧要。
要在R中执行检验,我们可以使用该wilcox.test。但是,我们必须明确设置_配对_参数,以表明我们正在处理匹配的观察。要指定单尾检验,我们将_替代_参数设置为_更大_。以这种方式,检验的替代方案是药物2是否与睡眠持续时间增加相关联而不是药物1。 wilcox(x, y, paired = TRUE,alternative = "greater" ...
在R中,我们可以使用wilcox.test函数来进行配对秩和检验。这个函数需要指定两个样本向量,并设置paired参数为TRUE来指示它们是配对样本。例如: r result <- wilcox.test(test1, test2, paired = TRUE, alternative = "two.sided", exact = FALSE, correct = FALSE) print(result) 在这个例子中,alternative参...
首先介绍两个函数:用来进行t检验的t.test()和进行Wilcoxon检验的wilcox.test()。它们能够对单样本、两独立样本与配对样本进行检验。 #Tips:统计推断的部分我们不会把重点放到统计原理上,如果对统计学原理感兴趣的朋友请查阅相关的统计书籍,我们只会把部分必须解释的统计内容呈现出来。
要在R中执行测试,我们可以使用该wilcox.test功能。但是,我们必须明确设置配对参数,以表明我们正在处理匹配的观察。要指定单尾测试,我们将替代参数设置为更大。以这种方式,测试的替代方案是药物2是否与睡眠持续时间的较大增加相关联而不是药物1。 code>x<-sleep$extra[sleep$drug==2]y<-sleep$extra[sleep$drug==...