Come eseguire il test dell'umore mediano in r

Il test della mediana dell’umore viene utilizzato per confrontare le mediane di due o più gruppi indipendenti.

La funzione median_test della libreria di monete può essere utilizzata per eseguire questo test in R, che utilizza la seguente sintassi:

median_test(risposta~gruppo, dati)

Oro:

• risposta: un vettore di valori di risposta
• gruppo: un vettore di raggruppamento di valori
• dati: un frame di dati contenente i vettori di risposta e di gruppo

L’esempio seguente illustra come utilizzare questa funzione per eseguire il test dell’umore mediano in R.

Esempio: test della mediana dell’umore in R

Supponiamo che un insegnante voglia sapere se due diversi metodi di studio producono o meno punteggi diversi nei test tra gli studenti della sua classe. Per verificarlo, chiede a caso a 10 studenti di utilizzare un metodo di studio e ad altri 10 studenti di utilizzarne un altro. Dopo due settimane, ogni studente sostiene lo stesso esame.

Decide di utilizzare il test mediano di Mood per determinare se il punteggio medio dell’esame differisce tra i due gruppi.

Passaggio 1: creare il frame di dati.

 #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

Passaggio 2: eseguire il test dell’umore medio.

 #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

Il valore p del test è 0,6613 . Poiché questo valore non è inferiore a 0,05, non possiamo rifiutare l’ipotesi nulla. Non abbiamo prove sufficienti per affermare che esiste una differenza statisticamente significativa nei punteggi medi degli esami tra i due gruppi.

Per impostazione predefinita, questa funzione assegna un punteggio pari a 0 alle osservazioni esattamente uguali alla mediana. Tuttavia, puoi specificare che questo valore sia 0,5 o 1 utilizzando l’argomento mid.score .

Ad esempio, il codice seguente esegue esattamente lo stesso test dell’umore mediano, ma assegna un valore pari a 0,5 alle osservazioni pari alla mediana:

 #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

Il valore p del test risulta essere 0.6459 , che è leggermente inferiore al precedente valore p di 0.6613 . Tuttavia, la conclusione del test è sempre la stessa: non abbiamo prove sufficienti per affermare che i punteggi medi degli esami tra i due gruppi siano significativamente diversi.