So führen sie den median-stimmungstest in r durch

Der Mood-Median-Test wird verwendet, um die Mediane zweier oder mehrerer unabhängiger Gruppen zu vergleichen.

Mit der Funktion „median_test“ der Münzbibliothek kann dieser Test in R durchgeführt werden, der die folgende Syntax verwendet:

median_test(response~group, data)

Gold:

• Antwort: ein Vektor von Antwortwerten
• Gruppe: ein Vektor von Gruppierungswerten
• Daten: ein Datenrahmen, der die Antwort- und Gruppenvektoren enthält

Das folgende Beispiel veranschaulicht, wie diese Funktion verwendet wird, um den Median-Mood-Test in R durchzuführen.

Beispiel: Stimmungsmediantest in R

Angenommen, ein Lehrer möchte wissen, ob zwei unterschiedliche Lernmethoden bei seinen Schülern in seiner Klasse zu unterschiedlichen Testergebnissen führen. Um dies zu testen, bittet sie 10 Schüler nach dem Zufallsprinzip, eine Lernmethode zu verwenden, und weitere 10 Schüler, eine andere zu verwenden. Nach zwei Wochen legt jeder Schüler die gleiche Prüfung ab.

Sie beschließt, den Mood-Mediantest zu verwenden, um festzustellen, ob sich die mittlere Prüfungspunktzahl zwischen den beiden Gruppen unterscheidet.

Schritt 1: Erstellen Sie den Datenrahmen.

 #createdata
method = rep(c('method1', 'method2'), each=10)
score = c(75, 77, 78, 83, 83, 85, 89, 90, 91, 97, 77, 80, 84, 84, 85, 90, 92, 92, 94, 95)
examData = data.frame(method, score)

#viewdata
examData

    method score
1 method1 75
2 method1 77
3 method1 78
4 method1 83
5 method1 83
6 method1 85
7 method1 89
8 method1 90
9 method1 91
10 method1 97
11 method2 77
12 method2 80
13 method2 84
14 method2 84
15 method2 85
16 method2 90
17 method2 92
18 method2 92
19 method2 94
20 method2 95

Schritt 2: Führen Sie den Median-Stimmungstest durch.

 #load the coin library
library(corner)

#perform Mood's Median Test
median_test(score~method, data = examData)

#output
	Asymptotic Two-Sample Brown-Mood Median Test

data: score by method (method1, method2)
Z = -0.43809, p-value = 0.6613
alternative hypothesis: true mu is not equal to 0

Der p-Wert des Tests beträgt 0,6613 . Da dieser Wert nicht kleiner als 0,05 ist, können wir die Nullhypothese nicht ablehnen. Uns liegen keine ausreichenden Beweise dafür vor, dass zwischen den beiden Gruppen ein statistisch signifikanter Unterschied in den mittleren Prüfungsergebnissen besteht.

Standardmäßig weist diese Funktion Beobachtungen, die genau dem Median entsprechen, eine Punktzahl von 0 zu. Sie können diesen Wert jedoch mit dem Argument mid.score auf 0,5 oder 1 festlegen.

Der folgende Code führt beispielsweise genau denselben Median-Stimmungstest durch, weist jedoch Beobachtungen, die dem Median entsprechen, einen Wert von 0,5 zu:

 #perform Mood's Median Test
median_test(score~method, mid.score="0.5" , data = examData)

#output
	Asymptotic Two-Sample Brown-Mood Median Test

data: score by method (method1, method2)
Z = -0.45947, p-value = 0.6459
alternative hypothesis: true mu is not equal to 00

Der Test-p-Wert beträgt 0,6459 , was etwas niedriger ist als der vorherige p-Wert von 0,6613 . Die Schlussfolgerung des Tests ist jedoch immer noch dieselbe: Wir haben keine ausreichenden Beweise dafür, dass die mittleren Prüfungsergebnisse zwischen den beiden Gruppen signifikant unterschiedlich sind.