16、非参数检验全解析：理论、应用与R语言实现

非参数检验全解析：理论、应用与R语言实现

在数据分析中，我们常常会遇到数据不满足参数检验假设的情况。此时，非参数检验就成为了一种重要的分析工具。本文将详细介绍几种常见的非参数检验方法，包括Wilcoxon秩和检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal - Wallis检验和Friedman检验，并通过具体例子展示如何在R语言中实现这些检验。

1. 何时使用非参数检验

参数检验通常依赖于数据满足特定的分布假设，如正态分布。然而，实际数据往往并不友好，可能不满足这些假设，而且有时很难对数据分布问题进行校正。在这种情况下，非参数检验就派上了用场。非参数检验也被称为无假设检验，因为它们对数据类型的假设较少。大多数非参数检验基于数据排序的原理，将数据从小到大排序并赋予相应的秩，然后对秩进行分析，而不是直接分析原始数据。

2. 所需R包

进行这些非参数检验需要安装和加载一些R包，具体命令如下：

install.packages("clinfun"); install.packages("ggplot2"); install.packages("pastecs"); install.packages("pgirmess");
library(clinfun); library(ggplot2); library(pastecs); library(pgirmess)

3. 比较两个独立条件：Wilcoxon秩和检验

3.1 理论基础

以研究某些娱乐性药物的抑制作用为例，将20名俱乐部成员分为两组，一组服用摇头