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本文介绍如何在ř中计算两个样本的秩检验。

可视化数据并在R中计算的Wilcoxon测试

wilcox.test(x, y, alternative = "two.sided")

• x，y：数字向量
• 替代方案：替代假设允许值是“two.sided”（默认值），“更大”或“更少”之一。

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将数据导入R 

1. 准备数据
2. 将数据保存在外部的.TXT选项卡或的的.csv文件中
3. 将您的数据导入ř如下：

#.txt 文件
my_data <- read.delim(file.choose())
# .csv文件
my_data <- read.csv(file.choose())

在这里，我们将使用一个示例数据集，其中包含18个人（9名女性和9名男性）的权重：

#  
women_weight <- c(38.9, 61.2, 73.3, 21.8, 63.4, 64.6, 48.4, 48.8, 48.5)
men_weight <- c(67.8, 60, 63.4, 76, 89.4, 73.3, 67.3, 61.3, 62.4) 
# 创建数据框
my_data <- data.frame( 
                group = rep(c("Woman", "Man"), each = 9),
                weight = c(women_weight,  men_weight)
                )

我们想知道，如果女性体重的中位数与男性体重的中位数不同？

检查数据

library(dplyr)
group_by(my_data, group) %>%
  summarise(
    count = n(),
    median = median(weight, na.rm = TRUE),
    IQR = IQR(weight, na.rm = TRUE)
  )

Source: local data frame [2 x 4]
   group count median   IQR
  (fctr) (int)  (dbl) (dbl)
1    Man     9   67.3  10.9
2  Woman     9   48.8  15.0

使用箱形图可视化数据

您可以按照此链接中的描述绘制R基本图：R基本图。在这里，我们将使用ggpubr R包进行基于ggplot2的简单数据可视化

• 从GitHub上的安装最新版本的ggpubr如下（推荐）：

# 安装
if(!require(devtools)) install.packages("devtools")
devtools::install_github("kassambara/ggpubr")

• 或者，从CRAN安装如下：

install.packages("ggpubr")

• 可视化您的数据：

# 分组绘图
library("ggpubr")
ggboxplot(my_data, x = "group", y = "weight", 
          color = "group", palette = c("#00AFBB", "#E7B800"),
          ylab = "Weight", xlab = "Groups")

计算不成对的双样本秩检验

问题：女性和男性体重有显着差异吗？

1）计算双样本Wilcoxon检验 – 方法1：数据保存在两个不同的数值向量中。

res <- wilcox.test(women_weight, men_weight)
res

    Wilcoxon rank sum test with continuity correction
data:  women_weight and men_weight
W = 15, p-value = 0.02712
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

它将发出一条警告信息，称为“无法用平局计算精确的p值”。它可以通过添加另一个参数exact = FALSE来抑制此消息，但结果将是相同的。

2）计算双样本Wilcoxon检验 – 方法2：将数据保存在数据框中。

res <- wilcox.test(weight ~ group, data = my_data,
                   exact = FALSE)
res

    Wilcoxon rank sum test with continuity correction
data:  weight by group
W = 66, p-value = 0.02712
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

# 输出 p-value 
res$p.value

[1] 0.02711657

如您所见，这两种方法给出了相同的结果。

测试的p值为  0.02712，小于显着性水平α= 0.05。我们可以得出结论，男性的中位数体重与女性的中位数体重显着不同，p值  = 0.02712。

注意：

• 如果你想测试男性体重的中位数是否小于女性体重的中位数，请输入：

wilcox.test(weight ~ group, data = my_data, 
        exact = FALSE, alternative = "less")

• 或者，如果您想测试男性体重的中位数是否大于女性体重的中位数，请输入此值

wilcox.test(weight ~ group, data = my_data,
        exact = FALSE, alternative = "greater")