두 개의 데이터 샘플을 R- 더미로 비교하는 방법

R은 두 그룹을 수치 데이터와 비교하는 두 가지 표준 테스트를 제공합니다: t- 테스트. test () 함수, wilcox를 사용한 Wilcoxon 테스트 test () 함수. 당신이 t를 사용하고 싶다면. test () 함수를 사용하려면 먼저 두 샘플이 정상적으로 분배되었는지 여부를 확인해야합니다. Wilcoxon 테스트에서는 이것이 필요하지 않습니다.

비정상적으로 분산 된 데이터에 R 's Wilcoxon 함수를 사용하는 방법

경우에 따라 데이터가 정상적인 상태에서 크게 벗어 났으 므로 해당 데이터를 사용할 수 없습니다. test () 함수. 그 경우, 당신은 월풀을 가지고 있습니다. test () 함수는 >> wilcox와 똑같은 방법으로 사용합니다.

연속성 보정 데이터가있는 Wilcoxon 순위 합계 테스트: 활성 W = 15, P 값 <2. 2e-16 대체 값에 의한 임시 작업 (temp ~ activ, data = beaver2)

가설: 실제 위치 이동이 0과 같지 않음

다시 테스트 통계 (이 테스트에서 W)와 p- 값의 값을 얻습니다. 그 정보 하에서 대안 적 가설을 읽었고 그것은 t- 검정의 대안 가설과 약간 다릅니다. Wilcoxon 테스트는 데이터의 중심 (위치)이 두 샘플간에 다른지 살펴 봅니다.

이 코드를 사용하면 Wilcoxon rank-sum 테스트 또는 Mann-Whitney U 테스트를 수행합니다. 두 테스트 모두 완전히 동등하므로 R에는 Mann-Whitney의 U 테스트를위한 별도의 함수가 포함되어 있지 않습니다.

R 's T-Test 및 Wilcoxon 테스트를 사용하여 방향을 테스트하는 방법

기본 T-Test 및 Wilcoxon 테스트를 통해 샘플을 어떤 방식으로 지정하지 않고 테스트할지 여부를 테스트합니다. 통계 학자들은 이것을

양면 테스트라고 부른다. 활동 기간과 비활성 기간 사이에 체온이 다른지 여부는 알지 못하지만 비활성 기간에는 체온이 낮은 지 여부를 알고 싶다고 상상해보십시오.

이 작업을 수행하려면 t 옵션과 t 옵션 중 하나에서 인수 대체를 지정해야합니다. test () 또는 wilcox. test () 함수. 이 인수는 다음 세 가지 값을 사용할 수 있습니다.

기본적으로 값은 '2'입니다. 표준 양면 테스트를 원한다는 것을 의미합니다.

• 첫 번째 그룹의 평균 (또는 위치)이 더 낮은 지 여부를 테스트하려면 '적은'값을 지정하십시오.

• 평균이 더 큰지 테스트하려면 'greater'값을 지정하십시오.

• 이 테스트에 수식 인터페이스를 사용하면 그룹은 사용하는 요소의 수준과 같은 순서로 정렬됩니다. 어느 그룹이 첫 번째 그룹으로 여겨지는지 알기 위해서는 그 점을 고려해야합니다.두 그룹의 데이터를 별도의 벡터로 지정하면 첫 번째 벡터가 첫 번째 그룹이됩니다.