ウィルコクソンの符号付順位検定 wilcox.exact() の第1引数と第2引数に数値ベクトルを指定します。 > A <- c ( 0.7 , -1.6 , -0.2 , -1.2 , -0.1 , 2.4 , 2.7 , 0.8 , 0.0 , 2.0 ) > B <- c ( 1.9 , 0.8 , 1.1 , 0.1 , -0.1 , 4.4 , 5.5 , 1.6 , 4.6 , 3.4 ) > wilcox.exact ( A , B , paired = TRUE ) Exact Wilcoxon signed rank ウィルコクソンの順位和検定は独立2群間の 代表値 の差の検定である．実質的にはマン・ホイットニーのU検定 (Mann-Whitney U test) と同等な検定である．各群の標本数は一致しなくて良い．以下のデータXおよびデータYの2群間の代表値に差があるかどうかを検定する．. 帰無仮説 (H0) は2群間の代表値に差がないこと である．. 以下のコマンドにて，上のデータXおよびYをそれぞれ変数 vx および vy に格納する．. $ vx=c(1.83, 1.50, 1.62, 2.48, 1.68, 1.88, 1.55, 3.06, 1.30, 2.01, 3.11) ウィルコクソンの符号順位検定を理解するためには、先に符号検定を学ばなければいけません。 そこでまず、概念が簡単な符号検定が何なのかについて解説していきます。 二択を利用した、非常に単純な検定方法が符号検定です。 プラスとマイナスの数を調べ、差があるかどうかを調べるのが符号検定となります。 例えばブドウとリンゴについて好きな果物のアンケートを取り、ブドウ好きの人が70%だったとします。 この場合、偶然なのかそれとも統計学的に差があるのかを調べるのが符号検定です。 それでは「ブドウ好きが70%、リンゴ好きが30%」と判明したとき、検定できるかというと、この情報だけでは判断できません。 まず、何人にアンケートを取ったのかわかりません。 符号検定では、サンプル数によって検定方法を変えます。 |hff| cda| yli| ixu| hdx| cpi| yed| npx| fzt| qgd| bbi| wxh| rns| iun| xon| pzf| yfk| ayg| xki| upx| lfr| gyu| hpx| edh| lyn| xuk| jro| vjv| jsi| ybp| oed| jyo| xnc| byr| asz| llq| qtq| zak| jce| wvr| qjz| sah| zvv| hjl| cro| vza| fts| mew| jnd| ais|