Cómo comparar dos muestras de datos con r
R le da dos pruebas estándar para la comparación de dos grupos con datos numéricos: el t-test con el t.test ()
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Cómo utilizar la función de Wilcoxon de R para los datos distribuidos de forma anormal
En algunos casos, sus datos se desvía significativamente de la normalidad y no se puede utilizar el t.test () función. Para esos casos, usted tiene la wilcox.test () función, que se utiliza exactamente de la misma manera, como se muestra en el siguiente ejemplo:
> Wilcox.test (temp ~ activ, data = beaver2)
Esto le da el siguiente resultado:
Wilcoxon la suma de rangos con correctiondata continuidad: temp por activW = 15, p-valor lt; -2.2e 16alternative hipótesis: verdadero cambio de ubicación no es igual a 0
Una vez más, se obtiene el valor de la estadística de prueba (W en esta prueba) y un valor de p. Bajo esa información, usted lee la hipótesis alternativa, y que difiere un poco de la hipótesis alternativa de un t-test. La prueba de Wilcoxon analiza si el centro de datos (la ubicación) difiere entre ambas muestras.
Con este código, se realiza la prueba de suma de rangos de Wilcoxon o la prueba de Mann-Whitney. Ambas pruebas son completamente equivalentes, por lo que R no contiene una función separada para la prueba U de Mann-Whitney.
Cómo utilizar la prueba t-test y Wilcoxon de R a la dirección de la prueba
Con la prueba básica T-Test y Wilcoxon, se prueba si las muestras difieren sin especificar de qué manera. Los estadísticos llaman a esto un prueba de dos caras. Imagínese que usted no desea saber si la temperatura corporal varía entre periodos activos e inactivos, pero si la temperatura corporal es menor durante los períodos inactivos.
Para ello, tiene que especificar la alternativa argumento ya sea en el t.test () o wilcox.test () función. Este argumento puede tomar tres valores:
De forma predeterminada, tiene el valor 'two.sided', que significa que usted quiere que la prueba de dos caras estándar.
Si quiere probar si la media (o ubicación) del primer grupo es inferior, se le da el valor 'Menos'.
Si quieres probar si ese medio es más grande, se especifica el valor 'mayor'.
Si utiliza la interfaz fórmula para estas pruebas, los grupos están ordenados en el mismo orden que los niveles del factor que utilice. Hay que tenerlo en cuenta para saber qué grupo es visto como el primer grupo. Si usted le da los datos para ambos grupos como vectores separados, el primer vector es el primer grupo.
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