{"id":602,"date":"2023-07-29T08:50:22","date_gmt":"2023-07-29T08:50:22","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/mann-whitney-u-test-r\/"},"modified":"2023-07-29T08:50:22","modified_gmt":"2023-07-29T08:50:22","slug":"mann-whitney-u-test-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/mann-whitney-u-test-r\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie einen mann-whitney-u-test in r durch"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Ein <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/mann-whitney-du-testest\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Mann-Whitney-U-Test<\/a> (manchmal auch Wilcoxon-Rangsummentest genannt) wird verwendet, um Unterschiede zwischen zwei unabh\u00e4ngigen Stichproben zu vergleichen, wenn die Stichprobenverteilungen nicht <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/normalitatshypothese\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">normalverteilt<\/a> sind und die Stichprobengr\u00f6\u00dfen klein sind (n &lt; 30).<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Er gilt als nichtparametrisches \u00c4quivalent des <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/testen-sie-ihre-beiden-proben\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">unabh\u00e4ngigen t-Tests bei zwei Stichproben<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie einen Mann-Whitney-U-Test in R durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: Mann-Whitney-U-Test in R<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Forscher wollen wissen, ob ein neues Medikament Panikattacken wirksam vorbeugt. Insgesamt 12 Patienten werden nach dem Zufallsprinzip in zwei Gruppen zu je 6 Patienten eingeteilt und erhalten entweder das neue Medikament oder das Placebo. Anschlie\u00dfend erfassen die Patienten die Anzahl der Panikattacken, die sie im Laufe eines Monats erlebt haben.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Ergebnisse sind unten dargestellt:<\/span><\/p>\n<div>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>NEUE DROGE<\/strong><\/span><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">PLACEBO<\/span><\/strong><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">3<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">4<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">5<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">8<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">1<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">6<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">4<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">2<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">3<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">1<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">5<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">9<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fchren Sie einen Mann-Whitney-U-Test durch, um festzustellen, ob es einen Unterschied in der Anzahl der Panikattacken zwischen Patienten in der Placebogruppe und der Gruppe mit neuen Medikamenten gibt. Verwenden Sie ein Signifikanzniveau von 0,05.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Es gibt zwei verschiedene M\u00f6glichkeiten, den Mann-Whitney-U-Test durchzuf\u00fchren, aber beide Methoden verwenden die Funktion <strong>wilcox.test()<\/strong> und f\u00fchren beide zum gleichen Ergebnis.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Option 1: Geben Sie die Daten als zwei separate Vektoren ein.<\/strong><\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create a vector for each group\n<\/span>new &lt;- c(3, 5, 1, 4, 3, 5)\nplacebo &lt;- c(4, 8, 6, 2, 1, 9)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform the Mann Whitney U test\n<\/span>wilcox.test(new, placebo)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#output<\/span>\nWilcoxon rank sum test with continuity correction\n\ndata: new and placebo\nW = 13, p-value = 0.468\nalternative hypothesis: true location shift is not equal to 0\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Option 2: Geben Sie die Daten in einen Datenrahmen mit zwei Spalten ein. Eine Spalte enth\u00e4lt die Anzahl der Panikattacken und die andere die Gruppe.<\/strong><\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create a data frame with two columns, one for each group\n<\/span>drug_data &lt;- data.frame(attacks = c(3, 5, 1, 4, 3, 5, 4, 8, 6, 2, 1, 9),\n                        drug_group = c(rep(\"old\", 6), rep(\"placebo\", 6)))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform the Mann Whitney U test\n<\/span>wilcox.test(attacks~drug_group, data = drug_data)\n<span style=\"color: #008080;\">\n#output<\/span>\ndata: attacks by drug_group\nW = 13, p-value = 0.468\nalternative hypothesis: true location shift is not equal to 0\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass beide Methoden zu genau dem gleichen Ergebnis f\u00fchren. Die Teststatistik lautet n\u00e4mlich W = 13 und der entsprechende p-Wert betr\u00e4gt <strong>0,468<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da der p-Wert gr\u00f6\u00dfer als 0,05 ist, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese nicht ablehnen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das bedeutet, dass uns keine ausreichenden Beweise daf\u00fcr vorliegen, dass die Anzahl der Panikattacken bei Patienten in der Placebo-Gruppe anders ist als in der neuen Medikamentengruppe.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Hinweise zur Verwendung von Wilcox.test()<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Standardm\u00e4\u00dfig geht <strong>wilcox.test()<\/strong> davon aus, dass Sie einen zweiseitigen Hypothesentest durchf\u00fchren m\u00f6chten. Sie k\u00f6nnen jedoch <strong>alternative=\u201cless\u201c<\/strong> oder <strong>alternative=\u201cmore\u201c<\/strong> angeben, wenn Sie stattdessen einen einseitigen Test ausf\u00fchren m\u00f6chten.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir m\u00f6chten die Hypothese testen, dass das neue Medikament <em>weniger<\/em> Panikattacken verursacht als das Placebo. In diesem Fall k\u00f6nnten wir <strong>alternative=\u201cless\u201c<\/strong> in unserer Funktion wilcox.test() angeben:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create a vector for each group\n<\/span>new &lt;- c(3, 5, 1, 4, 3, 5)\nplacebo &lt;- c(4, 8, 6, 2, 1, 9)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform the Mann Whitney U test, specify alternative=\"less\"\n<\/span>wilcox.test(new, placebo, alternative=\"less\")\n\n<span style=\"color: #008080;\">#output<\/span>\n\tWilcoxon rank sum test with continuity correction\n\ndata: new and placebo\nW = 13, p-value = 0.234\nalternative hypothesis: true location shift is less than 0\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass die Teststatistik immer noch W = 13 betr\u00e4gt, der p-Wert jedoch jetzt <strong>0,234<\/strong> betr\u00e4gt, was genau der H\u00e4lfte des vorherigen p-Werts f\u00fcr den zweiseitigen Test entspricht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da der p-Wert immer gr\u00f6\u00dfer als 0,05 ist, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese trotzdem nicht ablehnen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir haben keine ausreichenden Beweise daf\u00fcr, dass die Anzahl der Panikattacken bei Patienten in der neuen Medikamentengruppe geringer war als bei Patienten in der Placebogruppe.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/mann-whitney-du-testest\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Ein Leitfaden zum Mann-Whitney-U-Test<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/mann-whitney-u-test-rechner\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Mann-Whitney-U-Test-Rechner<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ein Mann-Whitney-U-Test (manchmal auch Wilcoxon-Rangsummentest genannt) wird verwendet, um Unterschiede zwischen zwei unabh\u00e4ngigen Stichproben zu vergleichen, wenn die Stichprobenverteilungen nicht normalverteilt sind und die Stichprobengr\u00f6\u00dfen klein sind (n &lt; 30). 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