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R语言入门之非参数假设检验

前言 在往期内容中，我已经和大家讲解了t检验和方差分析（ANOVA）在R语言中如何实现，这里需要注意：使用t检验和方差分析时，需要样本服从正态分布，并且方差齐性，或者经过变量变换后服从正态分布和方差齐性...其实，一般差异比较明显的数据，使用参数检验和非参数检验的结果不会有很大的变化，但是对于一些边际值，我们在进行统计检验和做出结论时需要非常非常慎重！...从结果可以看出，臭氧浓度在不同月份间存在着差异（p-value 组设计的Friedman秩和检验 friedman.test(y~A|B)# y是数值型向量（检测量），A 代表处理组，B代表区组 下图是一个随机区组设计的Friedman秩和检验数据表...，有兴趣的朋友可以将数据制成表格，在R中进行计算，我在这里就不演示了。

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R语言各种假设检验实例整理（常用）

3.2.2.列联表数据的检验 例10.为了研究吸烟是否与患肺癌相关，对63位肺癌患者及43名非肺癌患者（对照组）调查了其中的吸烟人数，得到2x2列联表，如下表所示 ?   ...可见P值>0.05，接受原假设，认为两变量是独立的，即两组新生儿的HBV总体感染率无差别    例12.某胸科医院同时用甲乙两种方法测定202份痰样本中的抗酸杆菌，结果如下表所示，问甲、乙两种方法检出率有无差异...在R语言中进行McNemar检验用到函数mcnemar.test( )   mcnemar.test(x, y = NULL, correct = TRUE) #其中x是具有二维列联表形式的矩阵或是由因子构成的对象...以上资料中有以人（即6号顾客）表示对咖啡和奶茶有同样爱好，用0表示，因此在样本容量中不加计算，所以实际上N=12.如果H0假设为真，那么符合p为1/2的二项分布，如果H1为真，那么顾客喜欢奶茶的人数小于理论值...在符号检验法中，只计算符号的个数，而不考虑每个符号差所包含的绝对值的大小，因此常常使用弥补了这个缺点的wilcoxon符号秩检验。

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    scRNA分析|自定义你的箱线图-统计检验，添加p值，分组比较p值

    在前面scRNA分析|使用AddModuleScore 和 AUcell进行基因集打分，可视化中，基因集评分使用小提琴图或者箱线图进行展示，那如何进行统计检验以及添加P值呢？...本文主要解决以下几个问题 （1）指定统计检验方式（2）指定比较组并添加P值（3）任意比较（4）分组比较 （5）使用星号代替P值 等 一 载入R包 数据 使用本文开始的基因集评分的结果 和 ggpubr...，两组时候可根据情况选择t.test 或者 wilcox.test . 2, 指定ref组 比如想把所有的细胞类型都和un进行比较 , 可以通过ref.group 进行设置 p1 + stat_compare_means...4，多组之间比较 多组的话method使用anova p1 +stat_compare_means(method = "anova") 5，按照group分组然后比较 按照group进行分组，比较原发和转移组之间在不同细胞类型之间是否有差异...# 字体的颜色 method = "wilcox.test", # size=5, # p值的文字的大小

    4.1K20

    60-R可视化-8-用ggsignif做统计分析绘图

    "ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com "ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com)")") 前言 之前提到过两个快速出图的R包：58-R可视化...-7-用ggpubr与ggstatsplot快速出高颜值图 (qq.com) 通过看包说明不难发现，他们其实都调用了ggsignif： 通过这个包，我们就可以给自己创建的ggplot 绘图对象添加统计数据了...x 轴列中的分组信息。...比如我们的数据有A,B,C 则需要列举两两间的所有可能。 有时候我们可能并不想要显著符号，而是需要具体的P值，可以设定map_signif_level 参数为F。...但如果我们希望对多个层面分组的数据进行比较呢？ 这时候就需要我们手动标记了。 需要自己计算p 值并使用annotation 参数标记。

    2.6K30

    R中的假设检验方法

    在函数shapiro.test()分析中，假设数据向量为正态分布，p值大于0.05说明接受假设（否则拒绝假设），结果中W值越小越接近正态分布。...⑵t-检验 t检验是很常用的一种两组来自正态总体的数据比较检验方法，在R中进行t检验的为t.test()函数。...在R中可以使用wilcox.test()函数来进行秩和分析，其使用方法与t.test()类似。...这里可将两组合计发癌率作为理论上的发癌率，即91/113=80.3%，以此为依据便可推算出四格表中相应的四格的理论数，如下所示： 上述统计量符合卡方分布，可以利用卡方检验的方法计算p值。...可以看出，皮尔森卡方检验是卡方检验的一种近似，当T值均大于5，n大于40时，这种近似比较可靠；上例中T最小为4.18小于5，需要对统计量进行校正，其中一种方法如下： 当具有两个以上的组时，统计量计算方法如下

    1.4K30

    如何在ggplot2图形上添加显著性差异注释？

    研究者常常要比较两组数据是否有统计学差异，并且要将这种差异在图形上通过线和注释标注出来。 ? ggplot2包是一个很好的可视化包，ggsignif包是ggplot2包的一个扩展包。...如上图所示，可以看到两组是有统计学差异的，但是图中的P值使用的是科学计数法，其实还可以使用*或注释来表示。 通过添加参数map_signif_level=TRUE，可以将统计学差异表示为*符号。...我们在图上添加3组数据两两比较的统计学差异P值。...如上图所示，虽然我们添加了P值，但是P值位置等参数有重叠，需要调整。...test.args # 检验方法的其他参数 annotations # 替换P值注释的字符向量 map_signif_level # 布尔值，检验结果P值使用注释或者星号代替 y_position #

    14.9K10

    R语言系列第四期：①R语言单样本双样本差异性检验

    之前详细介绍了利用R语言进行统计描述，详情点击：R语言系列第三期：③R语言表格及其图形展示、R语言系列第三期：①R语言单组汇总及图形展示、R语言系列第三期：②R语言多组汇总及图形展示 从这个部分我们就开始为大家介绍统计推断的内容了...一些最基础的统计检验基本上都是比较连续数据之间的差异，可能是两个组之间的比较，也可能是单组与特定值或预设值之间的比较，这便是本章的主题了。...t = -2.8203, df = 10, p-value = 0.01815 结果显示中t=-2.8203是统计量，df代表自由度，p-value是最终的p值，p=0.01815在检验水准在...我们只要传递一个模型方程，就能通过R中的t.test和wilcox.test来分析这样格式的数据。...其它内容基本上跟之前的单样本t检验一致，95%置信区间是均值之差的，区间估计的检验结果与p值所得结果一致。 #Tips：R里t检验默认不假设两组方差相等。这样也导致了自由度非整数。

    1.8K10

    绘制带显著性比较的bar图

    概述：本文介绍如何轻松地为ggplot图形添加P值和显著性水平： 比较两组或多组的均值 自动地将P值和显著性水平添加到ggplot图形中，如箱形图，点图，条形图和折线图等 使用工具： R语言中的ggplot2...包和ggpubr包 均值比较的方法 均值比较的常见方法： 方法 R实现函数 描述 T-test t.test() 比较两组(参数检验) Wilcoxon test wilcox.test() 比较两组(...非参数检验) ANOVA aov()或anova() 比较多组(参数检验) Kruskal-Wallis kruskal.test() 比较多组(非参数检验) 用于添加P值的R函数 介绍两个ggpubr...包中的函数 compare_means()：用于执行均值比较 stat_compare_means()：用于在ggplot图形中自动添加P值和显著性水平 compare_means() 两样本间的比较...=F) #hide.na=T可以隐藏ns image.png 也可以在一个面板中展示 ggplot(df,aes(x=dose,y=len,fill=supp))+ geom_boxplot(position

    4.3K01

    批量统计比较，听说你想要很久了？安排！

    统计学一直是让医学生头疼的课程，文章中各式各样的统计方法让人云里雾里。举个简单的例子，两组之间的比较，该怎么分析？你肯跟会说用t检验，不过t检验一定是正确的吗？...我们所有的分析也都是用R语言来操作，根据客服的统计，我们发现近期大家对于R语言的基础问题，比如如何运行，如何安装R包等问题，提问的越来越少，看来大家对R语言的基础已经掌握的七七八八了，这是一件好事情。...虽然是一句笑谈，但是p value确实是统计结果中我们最关心的，所以，上面的图中有好多p值，我们可以直接看p.signif，这个是直接显示p值是否显著的，这里是ns，就是not significant的意思...下面就是画图的事情了，p值有了，后面就是绘图了，怎么绘图很重要。...多类型亚组统计比较 实际在文章中我们常常会有另一个需求，除了多个分组之间的比较，还会涉及多种类型的亚组比较，比如比较不同药物浓度下两个对照组之间是否有差别，那么应该如何统计，如何画我们的美图呢？

    1.5K20

    R语言系列第四期：①R语言单样本双样本差异性检验

    之前详细介绍了利用R语言进行统计描述，详情点击：R语言系列第三期：③R语言表格及其图形展示、R语言系列第三期：①R语言单组汇总及图形展示、R语言系列第三期：②R语言多组汇总及图形展示 从这个部分我们就开始为大家介绍统计推断的内容了...一些最基础的统计检验基本上都是比较连续数据之间的差异，可能是两个组之间的比较，也可能是单组与特定值或预设值之间的比较，这便是本章的主题了。...t = -2.8203, df = 10, p-value = 0.01815 结果显示中t=-2.8203是统计量，df代表自由度，p-value是最终的p值，p=0.01815在检验水准在...我们只要传递一个模型方程，就能通过R中的t.test和wilcox.test来分析这样格式的数据。...其它内容基本上跟之前的单样本t检验一致，95%置信区间是均值之差的，区间估计的检验结果与p值所得结果一致。 #Tips：R里t检验默认不假设两组方差相等。这样也导致了自由度非整数。

    2.1K10

    使用连接组优化连接 (IM 6)

    连接组是一组经常连接一组表的列。 列集包含一列或多列； 表集包含一个或多个表。 连接组中的列可以位于相同或不同的表中。...当在基础列上定义连接组时，数据库将自动在IM列存储中创建一个通用字典。 通用字典使连接列共享相同的字典代码。...）等等 在PGA中构建一组不同的通用字典代码 扫描sales 表并应用任何过滤器（在这种情况下，过滤器仅适用于德国汽车） 将压缩格式的匹配行发送到连接 查找数组中相应的值而不是探测哈希表，从而避免在连接键列上计算哈希函数...因此，Oracle建议您在初始填充表之前创建连接组。 创建一个连接组： 在SQL * Plus或SQL Developer中，以具有必要权限的用户身份登录到数据库。...示例6-3监视连接组 在本例中，您将在sh.products和sh.sales表的 prod_id列上创建一个连接组，然后在该列上连接这些表。 您的目标是确定连接查询是否使用了连接组。

    1.3K30

    文献翻译

    使用类别和因子对样本进行注释表1中的值。 预处理和质量控制 数据归一化是在原始.cel文件上完成的HG-U133A和HG-U133 + 2使用可靠的概率平均（RPA）[19，20]。...自定义数组定义文件是使用customCDF R / Bioconductor创建的软件包（v16），删除映射到已知的探针SNP，并总结每个基因的探针ENSG标识符。...的“研究”参数由原始ArrayExpress的登录号。 模型系数和使用eBayes函数估算p值limma。 对于两个阵列上都存在的基因，最小计算年龄参数回归斜率的p值和β值的最大值。...寡核苷酸探针总结为基因水平探针组而不是特定于转录本的转录本，也可最大程度地减少探针序列及其在序列上的代表不同的数组。...一个显着重叠（N = 13，p = 1.0×10−5）并完成所有13个表达方向的一致性在我们的数据集中发现的73个基因中的基因在de Magalhaes的多物种研究中，观察到了[6]。

    1.1K10

    150道MySQL高频面试题，学完吊打面试官--如何实现索引机制

    上图就是当前MySQL主流面试题的几个方向，本篇为索引篇 MySQL如何实现索引机制 索引的基本概念 索引是数据库表中一列或多列值的排序列表，通过索引可以更快地查找表中的记录。...组合索引（Composite Index）：在表的多个列上创建索引，以提高基于这些列的查询性能。 索引的存储类型 MySQL支持多种存储引擎，不同存储引擎的索引实现机制可能有所不同。...CREATE INDEX idx_user_name ON users(name); 这将在users表的name列上创建一个名为idx_user_name的普通索引。...实现方式：通常在创建表时设置，MySQL会自动为该列创建主键索引，不需要手动创建。在InnoDB存储引擎中，主键索引是聚簇索引，叶子节点存放的是主键值和数据行本身。...联合索引（组合索引） 功能：将多个单列索引组合在一起，形成的多列索引，可以提高多条件查询的效率。 实现方式：在创建表或修改表时，通过指定多个列来创建联合索引。

    8700

    【V课堂】R语言十八讲(九)—-假设检验

    前面八章介绍了R软件的基础知识,这些知识都是零碎的操作与处理,虽然不能处理一个完整的实际案例,但却非常重要,接下来,主要讲数据挖掘中处理实际案例之前,所需要的一些模型和功能,我们先从传统的统计学开始,然后到数据挖掘算法...结果分析:画红线是我标上去的,1.分别是t检验量,自由度,和P值 2.95%的置信区间 3.两组数据的平均值 P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。...如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。...这里是0.96比较高,就接受原假设咯. t值在置信区间内我们就暂且相信原假设了.....若不知道总体是否服从同一分布,但两组样本独立 则 wilcox.test( 样本1数据,样本2数据 ) 若不知道总体是否服从同一分布,且两组样本不独立,则 wilcox.test( 样本1数据,样本2

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    「R」基本统计分析

    addmargins(table, margins) 将概述边margins（默认求和）放入表中 ftable(table) 创建一个紧凑的“平铺式”列联表 一维列联表 使用table()函数生成简单的频数统计表...使用gmodels包中的CrossTable()函数也可以创建二维列联表，它仿照SAS或SPSS的形式。...相关的类型 R可以计算多种相关系数，包括Pearson相关系数、Spearman相关系数、Kendall相关系数、偏相关系数、多分格相关系数和多系列相关系数（具体意义自查）。...独立样本t检验 针对两组的独立样本t检验可以用于检验两个总体的均值相等的假设。这里假设两组数据是独立的，并且从正态总体中抽得。...可以在执行t检验之前进行合适的正态化变换（常用就是取log,z变换），不会影响结果。 非独立样本的t检验 假定组间差异呈正态分布。

    1.6K10

    R in action读书笔记（6）-第七章：基本统计分析（下）

    在多元正态性的假设下，psych包中的pcor.test()函数①可以用来检验在控制一个或多个额外变量时两个变量之间的条件独立性。...使用格式为：pcor.test(r,q,n) 其中的r是由pcor()函数计算得到的偏相关系数，q为要控制的变量数（以数值表示位置），n为 样本大小。...psych包中的r.test()函数提供了多种实用的显著性 检验方法。...7.4 t检验 7.4.1 独立样本的t检验 一个针对两组的独立样本t检验可以用于检验两个总体的均值相等的假设。这里假设两组数据是独立的，并且是从正态总体中抽得。...7.5.1两组的比较 若两组数据独立，可以使用Wilcoxon秩和检验来评估观测是否是从相同的概率分布中抽得的 Wilcox.test(y~x,data)其中的y是数值型变量，而x是一个二分变量。

    1.3K20

    方差分析的统计模型_统计学标准差怎么算

    实验设计三原则 重复 重复是指试验中同- -处理实施在两个或两个以上的试验单位上 随机化 随机化是指在对实验对象进行分组时必须使用随机的方法，使对象进入各实验组的机会相等，以避免试验对象分组时实验人员主观倾向的影响...计算检验统计量的观测值和概率P值：该步骤的目的就是计算检验统计量的观测值和相应的概率P值。 给定显著性水平，并作出决策。...非均衡数据 处理非均衡数据的用法为： p=anova1(x,group) x为向量，从第 1 组到第 r 组数据依次排列；group 为与 x 同长度的向量，标志 x 中数据的组别（在与 x 第i...正交表的特点是其安排的试验方法具有均衡搭配特性。...将表中 A, B,C 所在的三列上的数字 1，2，3 分别用相应的因素水平去替代，得 9 次试验方案。以上工作称为表头设计。再将 9 次试验结果转化率数据列于表上（见表 12）。

    1.3K10

    R|tableone 快速绘制文章“表一”-基线特征三线表

    生物医学或其他研究论文中的“表一”多为基线特征的描述性统计。使用R单独进行统计，汇总，然后结果复制到excel表中，耗时耗力且易错！...由于数据中的分类变量是数值形式，所以分类变量展示的也是均值（标准差）。...注意NA不作为分组 结果可看出，对trt进行分组且对每一组均进行了汇总，且统计输出了检验的P值。...2 定义检验方式 非正态性的数据展示方式为中位数（四分位数），检验方式也最好不使用T检验： 非正态分布的连续变量使用kruskal.test()检验，两组间比较时，kruskal.test()和wilcox.test...随便套用了一个表格格式，可以在excel中弄成喜（文）欢（章）的样式，这个自己发挥吧。

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