R で気分中央値テストを実行する方法

気分中央値検定は、 2 つ以上の独立したグループの中央値を比較するために使用されます。

コインライブラリのmedian_test関数を使用して、次の構文を使用する R でこのテストを実行できます。

median_test(応答~グループ、データ)

金：

• 応答:応答値のベクトル
• group:グループ化値のベクトル
• データ:応答ベクトルとグループ ベクトルを含むデータ フレーム

次の例は、この関数を使用して R で中央値気分テストを実行する方法を示しています。

例: R での気分中央値テスト

教師が、2 つの異なる学習方法によってクラス内の生徒間でテストの得点が異なるかどうかを知りたいとします。これをテストするために、彼女はランダムに 10 人の生徒に 1 つの勉強方法を使用してもらい、別の 10 人の生徒に別の勉強方法を使用してもらいます。 2 週間後、各学生は同じ試験を受けます。

彼女は、ムードの中央値検定を使用して、試験スコアの中央値が 2 つのグループ間で異なるかどうかを判断することにしました。

ステップ 1: データ フレームを作成します。

 #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

ステップ 2: 気分中央値テストを実行します。

 #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

検定の p 値は0.6613です。この値は 0.05 未満ではないため、帰無仮説を棄却できません。 2 つのグループ間に試験スコアの中央値に統計的に有意な差があると言える十分な証拠はありません。

デフォルトでは、この関数は中央値と正確に等しい観測値に 0 のスコアを割り当てます。ただし、 mid.score引数を使用して、この値を 0.5 または 1 に指定できます。

たとえば、次のコードはまったく同じ中央値気分テストを実行しますが、中央値に等しい観測値に 0.5 の値を割り当てます。

 #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

検定の p 値は0.6459であることがわかり、前の p 値0.6613よりわずかに低くなります。しかし、テストの結論は依然として同じです。2 つのグループ間の試験スコアの中央値が大幅に異なると言える十分な証拠はありません。