R语言中的单样本Wilcoxon检验

最新推荐文章于 2025-05-08 10:16:53 发布

PixelEnigma

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍了R语言中如何进行单样本Wilcoxon检验，这是一种非参数统计方法，适用于比较样本中位数与特定值的差异。通过`wilcox.test()`函数，可以轻松执行检验并获取统计量、p值和置信区间。文中还强调了检验的前提条件，确保数据连续且独立同分布，以保证结果可靠性。

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R语言中的单样本Wilcoxon检验

单样本Wilcoxon检验是一种非参数统计方法，用于比较一个样本的中位数是否等于一个特定的值。它通常用于处理非正态分布的数据或者在样本容量较小的情况下。在R语言中，我们可以使用"wilcox.test()"函数来执行单样本Wilcoxon检验。

下面是一个演示如何使用R语言执行单样本Wilcoxon检验的示例代码：

# 创建一个示例数据集
data <- c(10, 12, 15, 14, 13, 11, 9, 8, 10, 12)

# 执行单样本Wilcoxon检验
result <- wilcox.test(data, mu = 10)

# 输出检验结果
print(result)

在上面的代码中，我们首先创建了一个示例数据集data，其中包含了一组观测值。然后，我们使用wilcox.test()函数执行单样本Wilcoxon检验。该函数的第一个参数是要进行检验的数据向量，而mu参数指定了要检验的中位数值。在这个例子中，我们将中位数值设定为10。执行检验后，结果将存储在result变量中。

最后，我们使用print()函数来输出检验结果。结果将包括检验的统计量、p值以及置信区间（如果适用）等信息。

请注意，单样本Wilcoxon检验的假设检验是针对中位数进行的。假设检验的零假设（H0）是样本的中位数等于指定的值（在上面的示例中为10），备择假设（H1）是样本的中位数不等于指定的值。

在执行

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