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我通过 RStudio 1.2.5042 在 R 3.6.3 中使用 rstatix
库,并且在运行两个样本 Wilcoxon 又名 Mann-Whitney U 测试时得到了不可能的 p 值 1 .
我的第一直觉是这是一个浮点精度问题,实际值大约是 0.999999,但我来这里是为了在一个未公开的联邦研究机构对此大惊小怪之前确认这一点。
这是我的代码:
wilcox_test(data,
DV ~ Group,
paired = F,
exact = T,
alternative = "two.sided",
conf.level = 0.95,
detailed = T)
数据当然是匿名的。此链接将在 1 周后过期。
交叉发布以保持一致性:
https://stats.stackexchange.com/questions/467572/p-value-of-1-for-mann-whitney-u-artifact-of-r
最佳答案
稍微挖掘一下就会发现,rstatix::wilcox_test()
正在抑制有关关系与其实现中的精确性不兼容的警告。如果您运行普通的旧 stats::wilcox.test()
(rstatix
最终会调用它),就会发生这种情况:
w <- wilcox.test(DV~Group,data=dat)
Warning message: In wilcox.test.default(x = c(5L, 0L, 0L, 3L, 0L, 1L, 3L, 4L, 0L, : cannot compute exact p-value with ties
您可以看到here rstatix 正在抑制此警告。
为了再次检查,我研究了 wilcox.test
的内部内容:近似检验的 Z 统计量公式为
STATISTIC-n.x*n.y/2-CORRECTION
(请参阅 Wikipedia:但没有提及连续性校正)。
在本例中,W 统计量为 209.5,n.x*n.y/2 为 209,连续性校正为 0.5 - 因此您得到的 Z 统计量恰好为零,因此 pnorm(z)
为 0.5,双尾检验统计量恰好 1。
如果您想准确地处理关系:
coin::wilcox_test(DV~factor(Group), data=dat, distribution="exact")
## Exact Wilcoxon-Mann-Whitney Test
## data: DV by factor(Group) (Control, Treatment)
## Z = 0.013327, p-value = 0.9954
## alternative hypothesis: true mu is not equal to 0
关于r - Mann-Whitney U 的 p 值为 1 - 伪影?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61916001/
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我想知道为什么在 python 和 R 中进行 mann whitney u 测试时我的答案如此不同。在 python 中: from scipy.stats import mannwhitneyu
我通过 RStudio 1.2.5042 在 R 3.6.3 中使用 rstatix 库,并且在运行两个样本 Wilcoxon 又名 Mann-Whitney U 测试时得到了不可能的 p 值 1 .
我目前正在尝试使用 Mann-Whitney U Test,我发现 Apache Commons Math 已经实现了它。查阅了多个网站(Wiki就是其中之一),都表示本次测试的U统计量是U1和U2中
我通过 RStudio 1.2.5042 在 R 3.6.3 中使用 rstatix 库,并且在运行两个样本 Wilcoxon 又名 Mann-Whitney U 测试时得到了不可能的 p 值 1 .
我是一名优秀的程序员,十分优秀!