第十一讲 R-两独样本Wilcoxon检验

Question

如题所述

Answer 1

两独立样本Wilcoxon检验（Wilcoxon秩和检验或Mann-Whitney检验）是一种非参数方法，用以比较两个独立样本的分布。当数据不符合正态分布时，此检验尤为适用。其假设条件包括：样本独立、数据非正态分布。检验步骤如下：合并并排序样本数据，计算秩和，对比临界值。当样本容量超过10时，秩和分布接近正态，使用Z检验。若p值小于0.05，则拒绝原假设，表明两组样本的总体间存在显著差异。在R中，通过`wilcox.test()`函数可实现检验。

两独立样本Wilcoxon检验适用于非正态分布数据。在执行检验前，需检查样本独立性与数据正态分布情况。通常，使用Shapiro-Wilk测试来检查正态性，F检验来检查方差齐性。在数据不符合正态分布且方差相等的条件下，使用该检验方法。反之，考虑使用其他检验方法。

进行两独立样本Wilcoxon检验时，首先需导入数据，如体重数据，按性别分组。通过计算描述性统计信息，如中位数与四分位数范围（IQR），并使用箱形图可视化数据。此外，还需通过Shapiro-Wilk测试来检查每个样本组的数据分布是否符合正态分布。在假设3中，通过F检验检查两个总体方差的齐性。根据假设检验结果，判断是否可以使用两独立样本Wilcoxon检验。

具体步骤包括：
1. 数据导入与描述性统计分析
2. 箱形图可视化
3. 正态性检验
4. 方差齐性检验
5. 使用`wilcox.test()`函数进行检验

在完成检验后，解释结果并判断是否拒绝原假设。若p值大于0.05，则接受原假设，表明两组样本的总体间无显著差异。此方法在非正态分布数据的比较分析中提供了有效且可靠的手段。