R语言中的对数秩检验

于 2023-08-25 00:23:26 发布
阅读量599 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： r语言 开发语言 R语言
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeNexus/article/details/132485548
R语言 专栏收录该内容
90 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了R语言中如何进行对数秩检验，这是一种非参数统计方法，用于比较独立样本的中位数差异。通过Wilcoxon秩和检验，可以处理非正态分布数据。文章详细讲解了加载必要包、准备样本数据以及使用函数执行检验的步骤，并解释了如何根据p值评估中位数的显著性差异。

R语言中的对数秩检验

对数秩检验是一种非参数统计方法，用于比较两个或多个独立样本的中位数是否存在显著差异。它是基于秩和的假设检验，适用于数据不满足正态分布的情况。在R语言中，我们可以使用Wilcoxon秩和检验来执行对数秩检验。

Wilcoxon秩和检验是对数秩检验的一种常见方法，用于比较两个独立样本的中位数是否存在差异。它的原假设是两个样本的中位数相等，备择假设是两个样本的中位数不相等。

首先，我们需要加载所需的R包。在进行对数秩检验之前，我们需要安装和加载"coin"包，该包提供了进行非参数检验的函数。

# 安装coin包
install.packages("coin")

# 加载coin包
library(coin)

接下来，我们准备两个独立样本的数据。假设我们有两组观测值，分别存储在group1和group2向量中。

group1 <- c(8, 9, 10, 6, 7)
group2 <- c(5, 6, 7, 4, 5)

现在，我们可以使用wilcox_test()函数执行Wilcoxon秩和检验。将group1和group2作为参数传递给函数，并设置distribution参数为"exact"以进行精确检验。

# 执行Wilco
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
R中的对数秩检验与R语言编程
2301_79331328的博客
08-11 1025
对数秩检验在生存分析中具有重要的应用价值，能够帮助研究人员比较不同组别之间的生存时间差异。R语言作为一种广泛应用的统计分析工具，提供了丰富的函数和包用于对数秩检验的实现。本文将介绍如何在R语言中进行对数秩检验，并提供相应的源代码示例。对数秩检验的核心思想是比较观察到的事件发生率与期望事件发生率的差异。在上述代码中，我们安装并加载了survminer包，它提供了绘制优美生存曲线的函数ggsurvplot()。通过调用该函数，我们可以将对数秩检验的结果和数据传递进去，进而绘制出具有P值标注的生存曲线图。
R对数秩检验（log rank test）
data+scenario+science+insight
07-21 1万+
R对数秩检验（log rank test） 对数秩检验(log rank test)是比较两组生存曲线的最常用方法。 H0:两组生存率无差异。 Ha：两组生存率有差异。 如果检验的P值小于某个显著性水平（如α=0.05)，那么我们可以拒绝零假设，并得出结论：有足够的证据表明两组之间的存活率存在差异。 为了在R中执行时序检验，我们可以使用生存包中的survdiff（）函数，该函数使用以下语法： survdiff(Surv(time, status) ~ predictors, ..
生存分析（2）
xiaohukun的博客
09-11 1万+
K-M法与寿命表法的详细介绍
R-应用流行病学和公共卫生-X.生存分析
lixueliuwei的博客
04-02 1547
跳个章，最近要做生存分析，先把这一部分记录下来 概述 生存分析侧重于描述给定的个体或个体群体，定义事件点（疾病的发生、疾病治愈、死亡、对治疗有反应后复发……）为failure，该事件点在一段时间后发生，称为观察个体的failure time(或基于队列/人群的研究中的随访时间）。为了确定failure time，有必要定义一个起源时间（可以是包含日期、诊断日期……）。 生存分析的推理目标是起源和事件之间的时间。在当前的医学研究中，它被广泛用于临床研究，例如评估治疗效果，或在癌症流行病学中评估各种癌症生
log-rank test（时序检验）
08-01 7460
---恢复内容开始--- ---恢复内容结束--- 转载于:https://www.cnblogs.com/wen-yan/p/7270758.html
R语言配对检验分析案例
拓端研究室TRL
10-23 800
检验对的形式。
R语言生存分析之组间生存曲线的对比: Log-Rank检验、绘制漂亮的生存曲线
data+scenario+science+insight
08-09 6832
R语言生存分析之组间生存曲线的对比: Log-Rank检验、绘制漂亮的生存曲线 Log-rank检验是比较两条生存曲线的常用方法。 要比较两种手术方式是否有差异，且仅有一个分析因素（手术方式），可绘制Kaplan-Meier生存曲线观察两组生存曲线，并可选用Log Rank法、Breslow法（即广义Wilcoxon法）比较两组患者的生存曲线是否有差异。 Log Rank检验给结局事件的远期差别更大的权重，即对远期差异敏感；而Breslow检验给结局事件的近期差别更大的权重。因此，对于一开始粘在一
Logrank:使用对数秩检验比较两组的生存曲线-matlab开发
06-01
使用对数秩检验比较两组的生存曲线。 可以使用称为对数秩检验的统计假设检验来比较两条生存曲线。 它用于检验群体生存曲线之间没有差异的零假设（即，每个群体在任何时间点发生事件的概率都相同）。 该函数使用 Kaplan-Meier 过程来估计生存函数（KMPLOT），因此如果未命中，logrank 将尝试从 FEX 下载它。 由朱塞佩卡迪罗创建giuseppe.cardillo-edta@poste.it 要引用这个文件，这将是一个合适的格式：Cardillo G. (2008)。 LogRank：使用对数秩检验比较两组的生存曲线http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/22317
(7)数据分析-秩和检验
xdg15294969271的博客
09-08 5919
1、前言   当数据不能满足正态性和方差齐次性条件，又相比较多足数据差异时，常常使用秩和检验（Rank Sum Test）。 秩和检验是一种非参数检验方式。
生存分析学习笔记
Jaen_tail的博客
01-18 3万+
最近在读一篇医学信息处理相关的论文，由于在医学图像和医学信息相关的计算机处理方面还是个新手，遇到了一个生存分析预后的概念，提到KM生存曲线、COX回归模型这样的部分时读的一知半解，索性就上网学习了一下，留个记录吧。什么是生存分析？ 生存分析是对生存资料的分析。所谓生存资料是指描述寿命或者一个发生时间的数据。通俗来讲，“一个个体能活多久”这个问题扁鹊再世也无法回答，但通过对某一具有相同特质的群体进行
R语言系列学习(各种检验)
tempsitegoogle
06-20 7292
1、W检验（Shapiro–Wilk (夏皮罗–威克尔 ) W统计量检验) 检验数据是否符合正态分布，R函数：shapiro.test(). 结果含义：当p值小于某个显著性水平α(比如0.05)时，则认为 样本不是来自正态分布的总体，否则则承认样本来自正态分布的总体。 2、K检验(经验分布的Kolmogorov-Smirnov检验) R函数:ks.test(),如果P值很小，说明拒绝原假设，...
R语言 KM曲线作图及logrank检验
weixin_47855187的博客
07-14 1万+
高低危分两组 library("survival") library("survminer") # best cutoff res.cut <- surv_cutpoint(RC_N, time = "time", event = "event", variables = c("value")) res.cat <- surv_categorize(res.cut) fit <- survfit(Surv(time, event) ~ value
R语言笔记1：t检验和Wilcoxon检验
t15600624671的博客
09-11 3万+
转自新浪博客，转载地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_427c24ae0102wg7n.html1、t检验数据是高血压患者治疗前后舒张压的变化，这个内容最熟悉不过了吧，虽然采用t检验的方法目前有争议，我们后面再讨论。treat 1为处理组，treat 2是对照组。显然，要比较两组的dd（血压下降值）。# 读入SPSS格式的数据setwd("C:/R/R语言笔记")li
[R语言统计]秩转换的非参数检验
anshiquanshu的专栏
04-02 1万+
非参数检验(non-parametric test)是相对于参数检验(parametric test)而言的。如果总体分布为已知的数学形式，用参数检验，反之用非参数检验。当总体分布不能由已知的数学形式表达，没有总体参数时，就无法用参数检验，两个或多个正态总体方差不等，也不能用t检验或F检验的参数检验。对于不满足参数检验条件的数据，一是进行变量变换，使其满足参数检验条件，另外就是用非参数检验。
R语言对数据进行非参数检验
热门推荐
mike_jun的博客
05-22 3万+
非参数检验：1.正态W检验 例7.已知15名学生体重如下，问是否服从正态分布解： R语言代码： w &lt;- c(75.0, 64.0, 47.4, 66.9, 62.2, 62.2, 58.7, 63.5, 66.6, 64.0, 57.0, 69.0, 56.9, 50.0, 72.0) shapiro.test(w) P值&gt;0...
R语言学习笔记四：秩和检验
weixin_55116884的博客
06-12 1万+
四：秩和检验 秩和检验（rank sum test）又称顺序和检验，它是一种非参数检验（nonparametric test）。它不依赖于总体分布的具体形式，应用时可以不考虑被研究对象为何种分布以及分布是否以知，因而实用性较强。 摘自 百度百科 1.参数检验与非参数检验 开始之前，需要了解一下参数检验与非参数检验。 所谓的参数检验，就是以特定的分布（如正态分布）为前提，对总体参数进行假设检验，如ttt检验，zzz检验等。 非参数检验，不依赖总体分布进行的检验，包括了秩和检验与卡方检验。 秩，即顺序。秩和
R语言生存分析
Tiaaaaa的博客
02-27 2万+
自己整理编写的R语言常用数据分析模型的模板，原文件为Rmd格式，直接复制粘贴过来，作为个人学习笔记保存和分享。部分参考薛毅的《统计建模与R软件》和《R语言实战》生存分析是研究生存时间的分布规律，以及生存时间和相关因素之间关系的一种统计分析方法。生存分析在医学科学研究中具有广泛而重要的应用价值，它对人群寿命的研究，各种慢性疾病的现场追踪研究，临床疗效试验和动物试验等研究中随访资料的处理骑着举足轻重的作
R语言生存分析之COX比例风险模型构建及C-index计算示例
data+scenario+science+insight
08-09 4199
R语言生存分析之COX比例风险模型构建及C-index计算示例 COX比例风险模型（cox proportional-hazards model），以下简称COX模型，是英国统计学家D.R.COX（1972）提出的一种半参数回归模型。该模型通常是用于医学研究中，分析一个或多个前定变量对患者生存时间的影响。与单变量分析常用的Kaplan-Meier 曲线和logrank tests 不同，COX模型是多因素生存分析的方法，并且COX模型可以包含类别变量（例如性别），还可以包含数值变量（例如年龄）
对数秩检验python
最新发布
03-28
<think>好的，用户问的是如何在Python中实现对数秩检验，需要示例代码，涉及生存分析和相关的库如statsmodels或lifelines。首先，我需要回忆对数秩检验的基本概念。对数秩检验用于比较两个或多个生存分布的差异性，常用于生存分析中，比如医学研究中的治疗效果比较。 接下来，我需要确定哪些Python库支持对数秩检验。记得lifelines库专门用于生存分析，应该包含这个功能。而statsmodels可能也有相关的方法，但可能需要更底层的操作。我应该优先检查lifelines的文档，因为它的接口可能更友好。 然后，我需要准备示例数据。通常生存分析数据包括每个个体的生存时间（duration）和事件是否发生（event），以及分组变量。例如，两组患者的生存时间数据，一组接受治疗，另一组对照组。 然后，我需要查找lifelines中对数秩检验的具体函数。记得是logrank_test函数，可能在statistics模块里。需要确认参数是否正确，比如传入两个组的时间数组和事件数组。 另外，用户可能需要可视化生存曲线，比如使用Kaplan-Meier估计，并绘制曲线图。这部分可以使用lifelines的KaplanMeierFitter来实现，并用matplotlib绘图。 同时，需要注意数据格式是否正确，确保时间、事件和分组变量的对应关系。还要考虑是否需要处理数据中的缺失值或截尾数据。 最后，验证示例代码的正确性，确保能够运行并得到正确的结果，包括检验统计量和p值。如果有引用的话，可能需要添加相关引用来源，比如lifelines的官方文档或相关论文。 可能还需要回答用户潜在的问题，比如如何安装lifelines库，如何处理多组比较，或者对数秩检验的前提条件等。但根据用户当前的问题，重点在于提供示例代码和基本实现步骤。 总结步骤：导入库，生成或加载数据，执行对数秩检验，输出结果，绘制生存曲线。确保代码简洁清晰，注释到位，用户能够直接复制运行。</think>在Python中实现对数秩检验，主要依赖`lifelines`库（专门用于生存分析的库）或`statsmodels`的统计功能。以下是具体实现步骤和代码示例： --- ### 实现步骤 1. **安装依赖库** ```bash pip install lifelines pandas matplotlib ``` 2. **准备数据格式** 需要三列数据： - `时间`：生存时间（duration） - `事件`：是否观察到事件（1=发生事件，0=截尾） - `分组`：不同组别的标签 3. **调用对数秩检验函数** `lifelines`提供`logrank_test()`函数直接完成检验。 --- ### 代码示例 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from lifelines import KaplanMeierFitter from lifelines.statistics import logrank_test # 示例数据（两组患者的生存时间） data = pd.DataFrame({ '时间': [5, 8, 12, 3, 10, 7, 9, 4, 6, 15], '事件': [1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1], '分组': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'] }) # 分割数据 group_A = data[data['分组'] == 'A'] group_B = data[data['分组'] == 'B'] # 执行对数秩检验 results = logrank_test( durations_A=group_A['时间'], durations_B=group_B['时间'], event_observed_A=group_A['事件'], event_observed_B=group_B['事件'] ) # 输出结果 results.print_summary() # 可视化生存曲线 kmf = KaplanMeierFitter() plt.figure(figsize=(8, 5)) for name, grouped_df in data.groupby('分组'): kmf.fit(grouped_df['时间'], grouped_df['事件'], label=f'组 {name}') kmf.plot_survival_function() plt.title("生存曲线比较") plt.xlabel("时间") plt.ylabel("生存概率") plt.show() ``` --- ### 输出解释 代码会输出： - **检验统计量**：卡方值 - **p值**：若p < 0.05则拒绝原假设，认为两组生存分布显著不同 - **生存曲线图**：直观比较两组生存概率随时间的变化[^1] --- ### 关键参数说明 - `durations_A/B`：各组的生存时间数组 - `event_observed_A/B`：事件是否发生的布尔值数组 - `alpha`：显著性水平（默认0.05） ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值