对多个测试组进行Wilcoxon检验
是一种非参数统计方法，用于比较两个或多个相关样本的差异性。它适用于样本不满足正态分布或样本大小较小的情况。
Wilcoxon检验基于样本的秩次，将每个样本观测值转化为秩次，并计算秩次和的差异来判断样本之间是否存在显著差异。它不依赖于数据的具体分布，因此在实际应用中具有较广泛的适用性。
优势：
- 非参数方法：Wilcoxon检验不依赖于数据的具体分布，适用于各种类型的数据。
- 适用于小样本：即使样本大小较小，Wilcoxon检验仍然可以提供可靠的结果。
- 考虑秩次而非具体数值：Wilcoxon检验基于秩次，对异常值不敏感，能够减少异常值对结果的影响。
应用场景：
- 医学研究：比较不同治疗方法对疾病的疗效。
- 教育研究：比较不同教学方法对学生成绩的影响。
- 市场调研：比较不同广告策略对销售额的影响。
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1回答
如何检验以下假设？票价越大，顾客就越有可能独自出海。
利用下面的数据，我们怎样才能检验假设呢？
import seaborn as sns
# dataset
df= sns.load_dataset('titanic')
df[['fare','alone']].head()
fare alone
0 7.2500 False
1 71.2833 False
2 7.9250 True
3 53.1000 False
4 8.0500 True
更新
#subset for alone = True
浏览 0提问于2022-04-13得票数 1
SAS编码：-我对两组(独立但来自同一人群)的差异进行测试。差异量和t-stat匹配的符号(即两组之间的数学差异为负数，tstat为负值)。或者，如果两组之间的数学差异为正，则tstat为正)。
然而，当我进行wilcoxon秩和检验时，我的z-分数的符号与组差的符号(-/+)不匹配。(也就是说，两组之间的数学差异是负的，而z-得分是正的)。如果两组之间的数学差异为正，则z得分为负数)。
我尝试过对数据集进行常规排序和降序排序。
这是我的密码：
*proc sort data = fundawin3t;
by vb_nvb_TTest;
run;
**Wilcoxon rank su
浏览 1提问于2018-03-29得票数 0
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1回答
我有这个数据集。我试图找出连续变量expr与范畴变量WHO_Grade之间的相关性。
> dput(tmp)
structure(list(expr = c(3.72491159808923, 7.8316405937301, 4.1302793124001,
6.81536170645658, 6.68352582647051, 6.0974581720256, 6.81642917136002,
6.52282686468863, 6.95033151442703, 7.40122305409127, 6.734502473652,
4.52338197246748, 5.6
浏览 5提问于2022-03-24得票数 0
1回答
我正在对实验前后每个人的平均心痛数据进行wilcoxon测试。大约有62人参加。
我跑：
statistic, p-value = wilcoxon(dataBefore - dataAfter)
P值为0.0005，而统计量为498.这似乎是一个异常大的数字。我注意到在这里归还的东西有些不清楚。我以为this使用了t检验，但我也看到人们把它作为z统计数据存储。它还回来了什么？
这本手册对我来说没有多大意义：它说：“统计:浮点--是零上或零下差值的总和，以较小的值为准。”但这对我来说没什么意义。这是人们通常报告的价值吗？
浏览 6提问于2016-10-27得票数 0
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1回答
scipy.stats.ranksums，wilcoxon，mannwhitneyu都给出了与Matlab的ranksum不同的结果。
浏览 0提问于2015-07-29得票数 2
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我运行了两种不同的元启发式算法25次，我想检查哪个算法的结果优于其他算法。我决定使用Wilcoxon测试，但我不能很好地理解给定函数的输出：
from scipy.stats import ranksums
rng = np.random.default_rng()
sample1 = rng.uniform(-1, 1, 200)
sample2 = rng.uniform(-0.5, 1.5, 200)
ranksums(sample1, sample2)
Output: RanksumsResult(statistic=-7.887059, pvalue=3.09390448e-15)
浏览 12提问于2022-07-25得票数 0
我有两个独立样本的非正态分布数据，将患者分为对照组和治疗组。希望验证两组“控制”和“治疗”之间是否存在差异，并测量这一差异，因此我使用以下代码：
wilcox.test(data.to.work$disease ~ data.to.work$group)
对我的测试来说，我的怀疑是:我可以用Cohen的d来测量效果大小吗？
我还用密码做了一个测试：
cohens_d(data.to.work$disease ~ data.to.work$group)
rcompanion::wilcoxonR(data.to.work$disease, g=data.to.work$group, ci=T)
浏览 15提问于2022-07-29得票数 -1
1回答
我正在使用scipy.stats.ttest_ind和scipy.stats.wilcoxon进行t检验和Wilcoxon检验，但我不知道如何为它们设定重要水平。在正式文件中，没有提到任何关于这一问题的内容，这两种方法似乎没有任何争议。有人知道怎么设置吗？
正式文件：
浏览 9提问于2022-07-25得票数 0
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1回答
我是这方面的新手。在使用统计测试对算法进行比较时，我面临一些问题。本文给出了几种分类算法的Gmean结果。鲍鱼、平衡秤、Car、国际象棋是这里的数据集，ROS、RUS、RFS、NoS是算法.
如果我想用一些统计检验(如t检验、Friedmen检验、Wilcoxon检验等)来比较哪个数据集比其他数据集更好，那么我能用下表比较算法吗？
ROS RUS RFS NoS
Abalone 0.003 0.0036 0.0039 0
Balance-scale 0.8858 0.8065 0.8
浏览 0提问于2020-01-10得票数 2
1回答
我与R中的coxme包做了斗争，我想使用一个函数，比如survfit() --它通常用于coxph()模型--来绘制调整后的生存曲线，并在不同的参数值下找到中位生存期。
如果我使用coxph (无随机效应)来拟合模型，我可以做以下工作：
library(KMsurv)
data(burn)
my.surv <- with(burn, Surv(T1, D1))
cox_nr = coxph(my.surv ~ Z1 , data = burn)
survfit(cox_nr, newdata = data.frame(Z1 =1))
这提供了生存估计。但如果我把同样的模型和臀部搭配
浏览 2提问于2012-10-31得票数 10
我写信是想问你对如何解释这个案例有什么看法。我有两个向量"a“和"b”，我试图比较它们。
wilcoxon检验给出了a/b的p值为5.139217e-303，另一个选择是“更大”。现在，如果我对它们中的每一个做一个总结，我会得到以下内容
> summary(a)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.0000000 0.0001411 0.0002381 0.0002671 0.0003623 0.0012910
> summary(c)
Min. 1st Qu.
浏览 1提问于2012-09-20得票数 0
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我试图使用Dunn测试进行比较，但我得到了一个错误：“Psort1中的错误，i:不正确的维数”
我试图使用的数据就是这样的想法(但样本大小更大)：
Frequency Height
1 10
2 11
1 9
1 8
2 15
1 9
2 11
2 13
我使用的代码是
dunnTest(Height ~ Frequency,
data=Data,
method="bh")
我
浏览 2提问于2020-07-28得票数 0
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我必须对不同的数据挖掘算法进行三种不同的比较。
唯一有问题的比较类型是最基本的比较，在单个数据集上的两种算法----对我来说是有问题的。
我知道Diettrich (1998)的论文提到了McNemar和5x2CV作为选择的选择，并指出重放t检验是不可行的。由于分析是使用子样本( 60:40培训:测试-拆分和总成本)作为性能度量的更大设置的一部分，我不能使用这些。
在这种情况下，还有哪些其他选项来评估性能？
符号测试：只计算情况数，其中两种算法的性能都更好，然后使用二项分布检查p值。就像很弱一样有问题。
Wilcoxon-signed-rank-test:作为t检验的非参数替代，我想到
浏览 7提问于2013-09-10得票数 1
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2回答
我想对两个样本x和y执行Wilcoxon测试，其中x和y是长度为n的数值向量。
给定一些实验设计，我想给x中的一些条目赋予一些权重。如何将这样的权重包含在Wilcoxon检验中？我找到了各种各样的包："survey"，"Hmisc“
但是，没有权重的简单测试不会返回标准的Wilcoxon结果:例如：
x=rnorm(n=100,mean=0,sd=1)
y=rnorm(n=100,mean=0.1,sd=1)
wilcox.test(x,y)
data: x and y
W = 4389, p-value = 0.1358
使用WWest函数: wwest(x，y)
浏览 1提问于2014-07-09得票数 0
我执行"C:\Program Files\QlikView\qv.exe“/R "D:\QlikViewAdm\qlik_file.qvw”来启动加载程序。当没有区段访问权限时，它可以工作。然而，当我运行一个文件的节访问QV要求我登录和密码。我可以链接到Windows用户凭据的访问权限，但它只能在我的终端上工作。
是否有方法将QV指向具有凭据的本地文件？
浏览 0提问于2021-05-28得票数 0
1回答
我有一份包含一栏工资的数据。我想计算的置信区间在97%左右的中位数。t.test计算的是平均值，而不是中值。你知道我该怎么做吗？这是我专栏中t.test的输出：
t.test(Salary)
One Sample t-test
data: Salary
t = 26.131, df = 93, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
95 percent confidence interval:
37235.65 43360.56
sample estimates:
mean of x
浏览 0提问于2018-07-31得票数 0
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2回答
我正在使用R中的ggplot2包比较两组长度(不同的个体)和盒图。我想比较两个分布，但到目前为止，我发现使用wilcoxon测试的唯一方法是"ggpubr“包中的stat_compare_means。这是比较分布的正确方式吗？我可以比较分布而不是均值吗？正如您所看到的，我是统计世界中的一个新手。谢谢!
浏览 57提问于2021-03-15得票数 0
我有一个30码的分发。
这是用相同的超参数连续训练30次神经网络的结果(例如，ROC-AUC)，但是由于它们是随机初始化的，所以结果总是有点不同。
然后，我使用其他超参数来训练同一个网络，并且只想在较少的运行情况下这样做。让我们说5次。
我的零假设是，较小的运行分布不小于有30次运行的分布(一侧测试)。
哪种统计显着性检验是比较这些小分布最好的方法？
PS:目前我正在使用测试。还有什么更好的吗？
浏览 0提问于2020-09-11得票数 0
关于我的威尔克森签名等级测试的结果，我有一个疑问：
我的数据包括两组(配对)的试验，其中使用了一种治疗。结果以%为单位。团体由131人组成。
当我在R中运行测试时，我得到了以下结果：
wilcox.test(no.treatment, with.treatment, paired=T)
# Wilcoxon signed rank test with continuity correction
# data: no.treatment and with.treatment V = 3832, p-value = 0.7958
# alternative hypothesis: true
浏览 0提问于2017-07-21得票数 7
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2回答
假设我有一个12变量的数据集，它包含大约100种情况。如果我要在两个变量之间做t检验，然后在其他三个变量之间做一个方差分析，然后是一个后临时变量。也许在那之后，非参数变量的曼-惠特尼.我的问题是，如果我要在方差分析中使用Bonferroni，我应该如何计算家庭方面的错误？分析系列什么时候开始？什么时候结束？
浏览 2提问于2020-04-26得票数 0
我对R程序非常陌生，但我一直在学习:)
我想对测量前后进行配对的Wilcoxon秩和检验。我的受试者接受了4种不同类型的治疗(即作为因子w/ 4水平的治疗)。我的数据是有序的。
我有一个包含3列的数据框架：
在此之前
之后
治疗类型
我是否可以运行wilcox.test，同时对不同类型的治疗进行细分？
我运行wilcox.test的方式如下：
wilcox.test(Before,After,paired=TRUE)
如何将此代码编辑为我的治疗类型的子集？
希望有人能帮我..。:)
BeforeAfterTreatment22SH21SH22SH11SH22OH22OH22
浏览 1提问于2017-05-26得票数 0
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我正在使用PSPP，并希望比较一个样本的中值与给定的中值值，但我发现的所有选项都是比较两个变量的相互比较。通过定义一个充满引用值的变量，我尝试了一种解决方法：
NPAR测试我的实际数据集的/Wilcoxon变量，变量中填充了我的引用值。
NPAR测试我的实际数据集的/SIGN变量，变量中填充了我的引用值。
但这是一个不可靠的解决办法；( b)结果与我用SPSS得到的Wilcoxon检验结果相去甚远。
什么是正确的语法，还是更好的解决办法？
浏览 2提问于2021-04-22得票数 1
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我想对我的配对数据进行单侧wilcoxon秩检验，因为我感兴趣的是其中一个样本是否明显大于另一个样本。
Scipy提供
scipy.stats.wilcoxon(x,y)
对成对的样本x和y进行双边检验。因为我不能假设正态(对称)分布，所以我不能从双边p值推导出单侧p值。
现在有没有人可以用python的方法来获得单边测试的p值？
谢谢!
浏览 3提问于2013-04-30得票数 14
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2回答
基于目标范围的神经网络回归评价
、、、、
目前，我正在拟合一个神经网络来预测一个从1到10之间的连续目标。然而，样本在整个数据集中的分布并不均匀:目标为1-3的样本代表性很低(仅占数据的5%左右)。然而，它们具有很大的兴趣，因为目标的低范围是某种临界范围。
有没有办法知道我的模型是如何预测这些低范围样本的呢？我知道，在进行多类分类时，我可以检查回忆，以了解模型在某个类上的表现。对于分类用例，我还可以在Keras中设置类权重参数，以考虑类的不平衡，但这显然不可能用于回归。
到目前为止，我使用了典型的指标，如MAE，MSE，RMSE，并取得了令人满意的结果。不过，我想知道模型如何在“关键”示例上执行。
浏览 5提问于2019-12-03得票数 1
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我需要比较两种算法和Wilcoxon签名等级测试。我在R中找到了一个名为scmamp的库，在scmamp中有一个函数wilcoxonSignedTest()根据Demsar (2006)中的版本实现测试。然而，我必须手动计算，并且在纸上得到了相同的结果( T= 12)，但是当我不得不用scmap计算时，我得到了T= 46.5，p-值= 0.3532。
下一个代码是：
d=c(0.763,0.599,0.954,0.628,0.882,0.936,0.661,0.583,0.775,1.000,0.940,0.619,0.972,0.957)
e=c(0.768,0.591,0.971,0.66
浏览 4提问于2016-10-12得票数 0
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我使用来自https://en.wikipedia.org/wiki/Wilcoxon_签名等级_测试的数据，W值是9。但是，对于下面的代码W值是18，原因是什么？
# Wilcoxon signed-rank test
from numpy.random import seed
from numpy.random import randn
from scipy.stats import wilcoxon
# seed the random number generator
seed(1)
# generate two independent samples
a=np.array([125
浏览 0提问于2018-11-06得票数 0
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以下是我提出的算法和基准算法的错误：
>> [algo_err benchmark_err]
ans =
0.3000 0.2000
0.1000 0.1000
0.1000 0.1000
0.1000 0.1000
0.1000 0.1000
0.1000 0.1000
0.1000 0.2000
0.1000 0.1000
0.1000 0.1000
0.2000 0.2000
0.2000 0.2000
0.10
浏览 0提问于2018-10-13得票数 0
我正在寻找一种在保留原始组信息的同时使用group_split()或summarise()语法的方法。我见过一些以前的页面，如和使用这些方法，但它们不保留分组信息。有办法这样做吗？当然，我可以加入数据，但我希望避免使用这种方法。
> set.seed(22)
> # Create fake data
> flavor <- data.frame(
+ temperature = sample(x = c('hot','cold'), size = 500, replace = TRUE),
+ color = sample(c(&
浏览 4提问于2022-09-05得票数 1
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1回答
预聚合数据的正态性检验
、、、、
使用spark I聚合每个组(队列)的数据，以仅包含平均值、标准差和方差。 现在，在使用python的第二步中，我想测试正态性(https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.normaltest.html)，然后使用t-测试stats.ttest_ind或stats.wilcoxon等级测试进行显著性测试。 然而，所有这些方法都希望数据以面向记录的原始值的形式输入。如何将它们与预聚合的数据一起使用？
浏览 21提问于2019-09-06得票数 0
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我使用以下函数来计算数据帧(X)中数据的t-stat：
wilcox.test.all.genes<-function(x,s1,s2) {
x1<-x[s1]
x2<-x[s2]
x1<-as.numeric(x1)
x2<-as.numeric(x2)
wilcox.out<-wilcox.test(x1,x2,exact=F,alternative="two.sided",correct=T)
out<-as.numeric(wilcox.out$statisti
浏览 2提问于2011-11-12得票数 1
我正在使用scipy.stats.wilcoxon()运行一个wilcoxon测试，它返回一个W和p值。但是，我也想要z统计数据。有办法用W和p来计算吗？
浏览 1提问于2019-06-20得票数 2
我在比较成对的列数据和wilcoxon秩和检验，在大多数比较中，我得到的是完全相同的p值。我在想，从数据判断我是犯了错还是一切都还好。以下是一些比较。
这是我用的比较
wtresult<-wilcox.test(datachunk[,i],datachunk[,(i+1)],paired=FALSE)
下面是上面使用的数据的结果。
X1 X2 X3
339.53 354.11 435.56 425.34 434.64 436.08
X1 X2 X3
312.1 282.2 2
浏览 4提问于2015-07-21得票数 1
回答已采纳
1回答
我有两个列表，我想检查一下wilcoxon秩和检验。
我看到有库，但它只显示了双面测试。
如何在python中进行单面测试？
浏览 18提问于2020-02-29得票数 1
回答已采纳
我得到了这个数据集，(mydata.csv)，我想做一个非参数配对测试(wilcoxon)，但当我运行代码时，出现了这个错误，我不明白它的含义和如何解决： import pandas as pd
import pingouin as pg
df = pd.read_csv("mydata.csv")
id price review score
0 7949480 99.0 Check-in 10.0
1 6627449 125.0
浏览 136提问于2020-12-10得票数 0
朋友,
我对r中的Kruskal wallis测试有一个问题，用Kruskal-wallis测试稳定的季节性。对每个变量测试的p值都是一样的。使用library(stats)包中的Kruskal.test(formula, data = mydata)。我很难相信pvalue会是一样的。
我的数据集是一个包含163个obs的月度数据集，模型中有3个宏观经济变量和两个季节性假人。
我用下面的Kruskal.test(y~x, data = mydata)方法测试每个独立的宏观经济变量和因变量。因此，对于下面的数据示例，它将是Kruskal.test(pr~mev06_mp_lag2, data
浏览 26提问于2020-03-12得票数 0
回答已采纳
4回答
我有两个数据帧：
D9 <- as.data.frame(DF$As,DF$Cd,DF$Cu,DF$Cr,DF$Ni,DF$Pb,DF$Zn)
D10 <- as.data.frame(DO$As,DO$Cd,DO$Cu,DO$Cr,DO$Ni,DO$Pb,DO$Zn)
并希望对每个列(DF$As、DO$As)应用wilcox测试，依此类推。我尝试了以下代码：
lapply(ncol(D9), function(i) {wilcox.test((D9[,i]),(D10[,i]))})
输出结果是：
[[1]]
Wilcoxon rank sum test
data: (D9[,
浏览 7提问于2017-10-10得票数 0
我有一个长数据集(N=499)。在这里，我比较了一个索引在8个不同的处理中的表现(每个处理中有不同的样本数)。
我已经做了一个Kruskal，它是显着的(p值< 2.2e-16)。
现在，对于后特别测试，我正在考虑使用邓恩的测试，但我读到威尔克森也可能有用，有什么建议吗？
非常感谢大家。
浏览 1提问于2015-07-15得票数 1
1回答
我有一个数据帧，我试图在每一行上应用T-test，但它给了我nan。
代码：
from scipy.stats import ttest_ind, ttest_rel
import pandas as pd
df_stat = df_stat[['day', 'hour', 'CallerObjectId', 'signals_normalized', 'presence_normalized']]
def ttest(a, b):
t = ttest_ind(a, b)
return t
d
浏览 1提问于2021-04-27得票数 0
我有5个种群的值，我想运行Wilcoxon秩和检验，在每一个可能的组合。
运行测试后，我希望将p值存储在矩阵中。我还会附加数据集。
Population1 Population2 Population3 Population4 Population5
3.09 3.51349697 3.164190018 3.518407469 3.620480389
2.575 3.635713772 3.856745405 3.795780041 3.47405986
4.045 4.345129949 3.723526111 4.033668309 3.799417462
4.05
浏览 3提问于2017-04-27得票数 3
回答已采纳
如果你想知道两个不同的群体(假设A和B)在态度上是否存在显着差异。我从A中抽取了31个样本，并从33个B中抽取了一个样本。鉴于以下事实，这两个样本是相互独立的：
1)我需要运行一个样本还是两个样本测试，为什么?2)考虑到样本大小，我应该运行T测试还是Z测试，为什么? 3)它是单尾测试还是双尾测试，为什么？
浏览 0提问于2016-11-09得票数 0
我计算了三组体重的变异系数(CV)。，我的目标是检查其中一个组的可变性是否低于其他组，。我在条形图上绘制了结果，从视觉上看，我可以看出其中一组的简历分数低于其他组(这意味着变异度较低)。然而，我想用统计测试来证实我的发现。我发现以下测试用于测量各组间的CV差异：
‘k种群变异系数相等的渐近检验’(Feltz和Miller 1996)
改进的CVs相等的符号似然比检验(Krishnamoorthy和Lee 2014)
不幸的是，我只能找到运行它们的R包。有没有办法在Python中运行这些测试？您是否知道是否有其他的测试/方法，经验检查之间的CVs之间的差异是显著的？
非常感谢！
浏览 1提问于2021-10-22得票数 0
我有一个多元数据集，包含A和B。我想看看A和B样本之间是否有差异。我目前对如何做到这一点有两个想法，但我不确定它们是否有效。
对A样本进行模型训练，对B样本分别进行模型训练，并比较回归系数。
用A样本训练一个模型，比较A样本和所有B样本的误差，看看误差有什么不同。
第一个解背后的思想过程是，如果两个数据集是相似的，所计算的回归系数也是相似的。我对第二个解决方案的想法是，如果这两个数据集足够相似，在A上训练的模型应该做得比较好预测B。然后我可以做一些统计检验，证实B的误差与A的遮挡没有显著的差别。
这条思路有意义吗？系数和误差的差异是否意味着数据集中的差异？我觉得这是不可行的，因为我在任何地方都
浏览 0提问于2021-10-21得票数 2
我使用statannot对一些基本数据进行统计测试，但是统计测试的结果似乎不正确。也就是说，我的一些比较得出了"P_val=0.000e+00 U_stat=0.000e+00"，我认为这是不可能的。我的数据框架和/或代码有什么问题吗？
下面是我使用的数据框架：
这是我的密码：
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
from statannot import add_stat_annotation
import scipy.stats as sp
da
浏览 3提问于2021-06-09得票数 0
回答已采纳
下面是我的数据集：
stereograms <- structure(list(Time = c(47.2, 22, 20.4, 19.7, 17.4, 14.7, 13.4,
13, 12.3, 12.2, 10.3, 9.7, 9.7, 9.5, 9.1, 8.9, 8.9, 8.4, 8.1,
7.9, 7.8, 6.9, 6.3, 6.1, 5.6, 4.7, 4.7, 4.3, 4.2, 3.9, 3.4, 3.1,
3.1, 2.7, 2.4, 2.3, 2.3, 2.1, 2.1, 2, 1.9, 1.7, 1.7, 19.7, 16.
浏览 6提问于2020-09-11得票数 0
我有两个样本X和Y，都是N*1向量，我发现在Matlab(R2015)中，ttest和ttest2都可以接受两个样本并给出P值，但它们的结果有所不同。
对于ttest，ttest(X，Y)给出P= 1.8e-7，对于ttest2，ttest2(X，Y)给出P= 8.0e-11。这两个函数的P值似乎都相对较低。但是，我并不熟悉这两个函数之间的区别，而且，如果我要报告P值，我应该选择哪一个值？
浏览 18提问于2017-11-15得票数 1
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我从一个广义的最小二乘模型(长寿~交配系统)中产生了一个方差分析，并且它没有显着性(0.08)。但是，当我使用汇总()运行模型时，我可以看到每个系数(交配系统的类型)都很重要。
从我所读到的(多次)，方差分析显示自变量中的方差是否可以用因变量来解释。而回归模型将检验因变量如何随自变量水平的变化而变化。
然而，我觉得我遗漏了一些东西，因为我不确定我完全理解一个因变量的单个水平的p值是什么，以及方差分析中一个因变量的总体p值意味着什么。
我希望有人能用比较外行的术语来解释我的结果。
浏览 0提问于2018-08-13得票数 2
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我想从WRS2包(https://rdrr.io/cran/WRS2/man/ancova.html)中运行一个健壮的ANCOVA。“比率”是我的DV，“诱饵”是预测因子，“会话”是协变量。 我使用以下函数： ancova_model = ancova(ratio ~ bait + session, data = training_data) 这是我的数据集： ? 但是，我得到以下错误消息： if (nuhat < 2) stop(“自由度必须大于或等于2")中出错:缺少需要TRUE/FALSE的值此外:警告消息: 1:以最小为单位(subvecn >= 12)：
浏览 6提问于2021-08-09得票数 0
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我是一个新手/中级R用户，从来没有真正进入循环和编写功能。昨天我偶然发现了一段很好的代码，它允许我对整个数据集执行Wilcoxon测试。不过，我也希望它能够计算效果大小，而且似乎无法将该函数添加到现有代码中。如有任何意见，将不胜感激。
Wilcoxon循环：
test.fun <- function(data, col) {
c1 <- combn(unique(data$group),2)
sigs <- list()
for(i in 1:ncol(c1)) {
sigs[[i]] <- wilcox.test(
浏览 0提问于2017-01-26得票数 0
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我已经进行了Wilcoxon秩和检验，以查看三个疾病样本和三个对照样本之间的598019个基因的表达是否有任何显着差异。我在R。
当我看到有多少基因的p值<0.05时，我总共得到了41913。我将Wilcoxon的参数设置如下；
wilcox.test(currRow[4:6], currRow[1:3], paired=F, alternative="two.sided", exact=F, correct=F)$p.value
(这是在apply函数中，如果有必要，我可以提供全部代码，我有点不确定alternative="two.sided“是否正确)。
但是
浏览 22提问于2019-11-12得票数 1
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