Как выполнить знаковый ранговый тест уилкоксона в r

Критерий знакового ранга Уилкоксона — это непараметрическая версия парного t-критерия . Он используется для проверки того, существует ли значительная разница между средними значениями двух популяций, когда распределение различий между двумя выборками нельзя считать нормальным.

В этом руководстве объясняется, как выполнить знаковый ранговый тест Уилкоксона в R.

Пример: знак рангового теста Уилкоксона в R.

Предположим, баскетбольный тренер хочет знать, увеличивает ли определенная программа тренировок количество штрафных бросков, выполняемых его игроками. Чтобы проверить это, он попросил 15 игроков выполнить по 20 штрафных бросков до и после тренировочной программы.

Поскольку каждый игрок может быть «в паре» сам с собой, тренер планировал использовать парный t-тест, чтобы определить, существует ли значительная разница между средним количеством штрафных бросков, выполненных до и после тренировочной программы. обучение. Однако распределение различий оказывается ненормальным, поэтому вместо этого тренер использует критерий знакового ранга Уилкоксона.

В следующей таблице показано количество штрафных бросков, выполненных (из 20 попыток) каждым из 15 игроков до и после тренировочной программы:

Чтобы выполнить тест знакового ранга Уилкоксона для этих данных в R, мы можем использовать функцию wilcox.test() , которая использует следующий синтаксис:

wilcox.test(x, y, даже = ИСТИНА)

Золото:

• x, y: два вектора значений данных
• парный: установка значения TRUE сообщает R, что наши два вектора содержат парные данные.

Следующий код демонстрирует, как использовать эту функцию для выполнения теста знакового ранга Уилкоксона для этих данных:

 #create the two vectors of data
before <- c(14, 17, 12, 15, 15, 9, 12, 13, 13, 15, 19, 17, 14, 14, 16)
after <- c(15, 17, 15, 15, 17, 14, 9, 14, 11, 16, 18, 20, 20, 10, 17)

#perform Wilcoxon Signed-Rank Test
wilcox.test(before, after, paired=TRUE)

	Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: before and after
V = 29.5, p-value = 0.275
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

Статистика теста равна 29,5 , а соответствующее значение p — 0,275 . Поскольку это значение p не меньше 0,05, мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу. Статистически значимой разницы в количестве штрафных бросков до и после участия игроков в тренировочной программе не выявлено.

По умолчанию эта функция выполняет двусторонний критерий знакового ранга Уилкоксона, но вы можете указать левый или правый критерий, используя альтернативный аргумент:

 #perform left-tailed Wilcoxon Signed-Rank Test
wilcox.test(before, after, paired=TRUE, alternative="less")

	Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: before and after
V = 29.5, p-value = 0.1375
alternative hypothesis: true location shift is less than 0

#perform right-tailed Wilcoxon Signed-Rank Test
wilcox.test(before, after, paired=TRUE, alternative="greater")

	Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: before and after
V = 29.5, p-value = 0.8774
alternative hypothesis: true location shift is greater than 0

Дополнительные ресурсы

Введение в знаковый ранговый тест Уилкоксона
Калькулятор теста на знак Уилкоксона