R假设检验之莫德中位数检验及其在R语言中的应用

R假设检验之莫德中位数检验及其在R语言中的应用

莫德中位数检验是一种非参数假设检验方法，用于比较两组样本的中位数是否有显著差异。与传统的中位数检验相比，莫德中位数检验对数据分布的假设更为宽松，适用于更广泛的情况。

在R语言中，我们可以使用wilcox.test()函数来进行莫德中位数检验。下面将介绍该函数的基本用法，并给出一个示例来说明如何应用莫德中位数检验进行统计分析。

首先，我们需要准备两个待比较的样本。假设我们有两个组，分别是组A和组B，每个组都包含一些观测值。我们的目标是比较这两组样本的中位数是否存在显著差异。

# 创建示例数据
set.seed(123)
group_a <- rnorm(50, mean = 5, sd = 2)
group_b <- rnorm(50, mean = 7, sd = 2)

# 执行莫德中位数检验
result <- wilcox.test(group_a, group_b, alternative = "two.sided")

在上述代码中，我们使用了rnorm()函数生成了两个具有正态分布的随机样本。group_a代表组A，group_b代表组B。接下来，我们使用wilcox.test()函数对这两组样本进行莫德中位数检验。

wilcox.test()函数接受两个参数，分别是待比较的两组样本。参数alternative用于指定备择假设的类型，"two.sided"代表双侧检验，"greater"代表右侧检验，“less"代表左侧检验（默认为"two.sided”）。函数返回的结果存储在result变量中。