Cómo comparar dos muestras de datos con r
Video: Statgraphics. Comparación de dos muestras: media y desviación típica
R le da dos pruebas estándar para la comparación de dos grupos con datos numéricos: el t-test con el t.test () función, y la prueba de Wilcoxon con la wilcox.test () función. Si desea utilizar el t.test () función, primero hay que comprobar, entre otras cosas, si ambas muestras se distribuyen normalmente. Para la prueba de Wilcoxon, esto no es necesario.
Cómo utilizar la función de Wilcoxon de R para los datos distribuidos de forma anormal
En algunos casos, los 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:
gt; wilcox.test (temp ~ activ, los datos = beaver2)
Esto le da el siguiente resultado:
Prueba de Wilcoxon de 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. En virtud de esa información, se lee la hipótesis alternativa, y que difiere un poco de la hipótesis alternativa de una prueba t. La prueba de Wilcoxon se examina si el centro de datos (la ubicación) difiere entre ambas muestras.
Video: Comparar automáticamente dos muestras no paramétricas SPSS
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 de la U de Mann-Whitney.
Cómo utilizar la prueba t-test y de Wilcoxon de R para la dirección de ensayo
Con la prueba de t-test y Wilcoxon básica, se prueba si las muestras difieren, sin especificar de qué manera. Los estadísticos llaman a esto prueba de dos caras. Imagínese que usted no desea saber si la temperatura del cuerpo se diferencia entre los períodos 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:
Por defecto, tiene el valor ‘Two.sided’, lo que significa que desea que la prueba de dos caras de serie.
Si desea probar si la media (o ubicación) del primer grupo es menor, se le da el valor `Menos`.
Si desea probar si ese medio es más grande, se especifica el valor ‘Mayor’.
Video: Análisis de relación entre dos variables cuantitativas Coeficiente de correlación de Pearson Módulo3
Si se utiliza la interfaz fórmula para estas pruebas, los grupos están clasificadas en el mismo orden que los niveles del factor que utilice. Hay que tomar en cuenta que para saber qué grupo es visto como el primer grupo. Si le das a los datos para ambos grupos como vectores separados, el primer vector es el primer grupo.