आर में मैन-व्हिटनी यू परीक्षण कैसे करें
मैन-व्हिटनी यू परीक्षण (कभी-कभी विलकॉक्सन रैंक सम टेस्ट भी कहा जाता है) का उपयोग दो स्वतंत्र नमूनों के बीच अंतर की तुलना करने के लिए किया जाता है जब नमूना वितरण सामान्य रूप से वितरित नहीं होते हैं और नमूना आकार छोटे होते हैं (एन <30)।
इसे स्वतंत्र दो-नमूना टी परीक्षण का गैर-पैरामीट्रिक समकक्ष माना जाता है।
यह ट्यूटोरियल बताता है कि आर में मैन-व्हिटनी यू परीक्षण कैसे करें।
उदाहरण: आर में मैन-व्हिटनी यू परीक्षण
शोधकर्ता यह जानना चाहते हैं कि क्या कोई नई दवा पैनिक अटैक को रोकने में प्रभावी है या नहीं। कुल 12 रोगियों को यादृच्छिक रूप से 6 के दो समूहों में विभाजित किया गया है और नई दवा या प्लेसिबो प्राप्त करने के लिए नियुक्त किया गया है। इसके बाद मरीज़ एक महीने के दौरान अनुभव किए गए पैनिक अटैक की संख्या रिकॉर्ड करते हैं।
परिणाम नीचे दर्शाए गए है:
| नई दवा | प्लेसबो |
|---|---|
| 3 | 4 |
| 5 | 8 |
| 1 | 6 |
| 4 | 2 |
| 3 | 1 |
| 5 | 9 |
यह निर्धारित करने के लिए मैन-व्हिटनी यू परीक्षण करें कि क्या नई दवा समूह की तुलना में प्लेसबो समूह के रोगियों में आतंक हमलों की संख्या में अंतर है। 0.05 के सार्थकता स्तर का उपयोग करें।
मैन-व्हिटनी यू परीक्षण करने के दो अलग-अलग तरीके हैं, लेकिन दोनों विधियां wilcox.test() फ़ंक्शन का उपयोग करती हैं और दोनों एक ही परिणाम देती हैं।
विकल्प 1: डेटा को दो अलग-अलग वेक्टर के रूप में दर्ज करें।
#create a vector for each group new <- c(3, 5, 1, 4, 3, 5) placebo <- c(4, 8, 6, 2, 1, 9) #perform the Mann Whitney U test wilcox.test(new, placebo) #output Wilcoxon rank sum test with continuity correction data: new and placebo W = 13, p-value = 0.468 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
विकल्प 2: डेटा को दो कॉलम वाले डेटा फ़्रेम में दर्ज करें। एक कॉलम में पैनिक अटैक की संख्या होती है और दूसरे में समूह होता है।
#create a data frame with two columns, one for each group drug_data <- data.frame(attacks = c(3, 5, 1, 4, 3, 5, 4, 8, 6, 2, 1, 9), drug_group = c(rep("old", 6), rep("placebo", 6))) #perform the Mann Whitney U test wilcox.test(attacks~drug_group, data = drug_data) #output data: attacks by drug_group W = 13, p-value = 0.468 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
ध्यान दें कि दोनों तरीकों से बिल्कुल एक ही परिणाम मिलता है। अर्थात्, परीक्षण आँकड़ा W = 13 है और संगत p-मान 0.468 है।
चूँकि पी-मान 0.05 से अधिक है, हम शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने में विफल रहते हैं।
इसका मतलब यह है कि हमारे पास यह कहने के लिए पर्याप्त सबूत नहीं हैं कि प्लेसीबो समूह के रोगियों द्वारा अनुभव किए गए आतंक हमलों की संख्या नई दवा समूह के रोगियों से भिन्न है।
Wilcox.test() का उपयोग करने पर नोट्स
डिफ़ॉल्ट रूप से, wilcox.test() मानता है कि आप दो-तरफा परिकल्पना परीक्षण चलाना चाहते हैं। हालाँकि, यदि आप इसके बजाय एकतरफा परीक्षण चलाना चाहते हैं तो आप वैकल्पिक = “कम” या वैकल्पिक = “अधिक” निर्दिष्ट कर सकते हैं।
उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि हम इस परिकल्पना का परीक्षण करना चाहते हैं कि नई दवा प्लेसीबो की तुलना में कम पैनिक अटैक का कारण बनती है। इस मामले में, हम अपने wilcox.test() फ़ंक्शन में वैकल्पिक = “कम” निर्दिष्ट कर सकते हैं:
#create a vector for each group new <- c(3, 5, 1, 4, 3, 5) placebo <- c(4, 8, 6, 2, 1, 9) #perform the Mann Whitney U test, specify alternative="less" wilcox.test(new, placebo, alternative="less") #output Wilcoxon rank sum test with continuity correction data: new and placebo W = 13, p-value = 0.234 alternative hypothesis: true location shift is less than 0
ध्यान दें कि परीक्षण आँकड़ा अभी भी W = 13 है, लेकिन पी-मान अब 0.234 है, जो दो-पूंछ वाले परीक्षण के लिए पिछले पी-मान का बिल्कुल आधा है।
चूंकि पी-मान हमेशा 0.05 से अधिक होता है, हम फिर भी शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने में विफल रहेंगे।
हमारे पास यह कहने के लिए पर्याप्त सबूत नहीं हैं कि नई दवा समूह के रोगियों द्वारा अनुभव किए गए आतंक हमलों की संख्या प्लेसीबो समूह के रोगियों की तुलना में कम थी।
अतिरिक्त संसाधन
मैन-व्हिटनी यू टेस्ट के लिए एक गाइड
मान-व्हिटनी यू टेस्ट कैलकुलेटर
लेखक के बारे में
डॉ. बेंजामिन एंडरसन
नमस्ते, मैं बेंजामिन हूं, एक सेवानिवृत्त सांख्यिकी प्रोफेसर जो अब समर्पित Statorials शिक्षक बन गया है। सांख्यिकी के क्षेत्र में व्यापक अनुभव और विशेषज्ञता के साथ, मैं Statorials के माध्यम से छात्रों को सशक्त बनाने के लिए अपना ज्ञान साझा करने के लिए उत्सुक हूं। अधिक जाने