使用wilcoxonpairedR测试R中的效果大小

Wilcoxon Paired R Test是一种非参数统计方法，用于比较两个相关样本的差异。它适用于样本不满足正态分布的情况，且样本之间存在相关性。

效果大小（Effect Size）是用来衡量两个样本之间差异的大小。在Wilcoxon Paired R Test中，常用的效果大小指标是Wilcoxon signed-rank效应大小（Wilcoxon signed-rank effect size），可以通过计算Z值来得到。

Wilcoxon Paired R Test的步骤如下：

1. 提出假设：
   • 零假设（H0）：两个相关样本的中位数没有差异。
   • 备择假设（H1）：两个相关样本的中位数存在差异。

• 计算差异值：对于每对相关样本，计算其差异值。
• 计算秩次：对差异值进行排序，并为每个差异值分配秩次。
• 计算正秩和（W+）和负秩和（W-）：将正秩次和负秩次分别相加。
• 计算统计量：计算统计量T，公式为T = min(W+, W-)。
• 计算p值：根据T的值和样本量，查找Wilcoxon秩和表格或使用统计软件计算p值。
• 判断显著性：根据p值与显著性水平的比较，判断是否拒绝零假设。

在R语言中，可以使用wilcox.test()函数进行Wilcoxon Paired R Test的计算。该函数的参数包括两个相关样本的向量，以及可选的配对参数paired。

关于Wilcoxon Paired R Test的更多信息和R语言中的实现，可以参考腾讯云的统计分析产品Tencent AnalyticDB for PostgreSQL（https://cloud.tencent.com/product/adbpg）和R语言官方文档（https://www.r-project.org/）。

注意：本回答中没有提及特定的云计算品牌商，如有需要，请自行搜索相关信息。