R语言入门之非参数假设检验

Question

如题所述

Answer 1

R语言入门之非参数假设检验主要包括以下几点：

非参数假设检验的用途：

在R语言分析中，当数据不满足正态分布或方差齐性等条件时，非参数假设检验成为有力的分析工具。

主要非参数检验方法：

Wilcox秩和检验：用于比较两个独立样本或配对样本的差异。Kruskal Wallis秩和检验：用于分析完全随机设计中多个样本间的差异。Friedman秩和检验：适用于随机区组设计中对同一组对象进行重复测量时的差异分析。

非参数检验的应用实例：

以iris数据集为例，即使数据不完全正态，也可以使用非参数检验进行分析。Wilcox秩和检验可用于发现两种鸢尾花的萼片长度是否存在显著差异。Kruskal Wallis秩和检验可用于分析不同月份臭氧浓度的差异。Friedman秩和检验可用于展示随机区组设计中特定变量的差异。

检验正态性与选择检验方法：

在进行非参数检验前，通常需要检验数据的正态性。如果pvalue大于0.05，可能考虑使用非参数检验。对于差异显著的数据集，参数检验与非参数检验通常能得出类似的结论，但对于边缘差异数据，应谨慎做出结论。

R语言中的非参数检验函数：

R语言内置了所有非参数检验所需的函数，使用方法需根据数据类型和设计选择相应的函数。

注意事项：

非参数检验的统计效力通常较弱，使用时需确认数据的分布情况。正确选择非参数检验方法是确保分析结果准确的关键。