Dependent measures Wilcoxon test (통계 R 초급 - 5)

http://dogmas.tistory.com/186에서 사용된 데이터를 이용할 것이므로 데이터를 지웠다면 다시 수행해야 한다.

t test의 가장 큰 문제는 데이터가 정규분포를 가지냐는 점이다.

정규분포의 제약이 없는 방법으로 Wilcoxon test가 있는데 dependent sample에서 어떻게 수행하는지 알아보자.

기본적인 문법은 아래와 같은데

wilcox.test(x, y = NULL,
            alternative = c("two.sided", "less", "greater"),
            mu = 0, paired = FALSE, exact = NULL, correct = TRUE,
            conf.int = FALSE, conf.level = 0.95, ...)

 

Formula를 사용하지 않고 수행하려면 아래와 같이 하면 된다.

> wilcox.test(ft.dat$Postwt, ft.dat$Prewt, alternative="greater", paired=T, conf.int=T)

            Wilcoxon signed rank test

data:  ft.dat$Postwt and ft.dat$Prewt
V = 142, p-value = 0.0004196
alternative hypothesis: true location shift is greater than 0
95 percent confidence interval:
4.05  Inf
sample estimates:
(pseudo)median
              7.65

 

신뢰구간을 보고싶지 않다면 해당옵션을 입력하지 않는다.

    > wilcox.test(ft.dat$Postwt, ft.dat$Prewt, alternative="greater", paired=T)

            Wilcoxon signed rank test

    data:  ft.dat$Postwt and ft.dat$Prewt
    V = 142, p-value = 0.0004196
    alternative hypothesis: true location shift is greater than 0

 

formula를 이용하고 싶다면 다음과 같이 한다.

    > wilcox.test(wgt ~ pre_post, paired=T, alternative="greater", conf.int=T)


            Wilcoxon signed rank test


    data:  wgt by pre_post
    V = 142, p-value = 0.0004196
    alternative hypothesis: true location shift is greater than 0
    95 percent confidence interval:
     4.05  Inf
    sample estimates:
    (pseudo)median
              7.65

지금까지 dependent sample에 대한 Wilcoxon rank sum test의 수행방법을 알아보았다.