Wilcox.test ve coin :: wilcox_test in R arasındaki fark nedir?

Bu iki fonksiyon R'de bulunur, ancak farklılıklarını bilmiyorum. Çağrılırken onlar sadece aynı p-değerleri döndürür görünüyor wilcox.testile correct=FALSEve wilcox_testile (sikke paketinde) distribution="aymptotic". Diğer değerler için farklı p değerleri döndürürler. Ayrıca wilcox.test, parametre ayarlarından bağımsız olarak, veri kümem için her zaman W = 0 döndürüyor:

x = c(1, 1, 1, 3, 3, 3, 3) ve y = c(4, 4, 6, 7, 7, 8, 10)

Ayrıca, R dışında bazı araçlar (bazıları çevrimiçi, diğerleri Excel eklentileri olarak) kullanmayı denediğimde, bazen farklı p değerleri bildiriyorlar.

Peki hangi aracın "doğru" p-değerini verdiğini nasıl bilebilirim?

"Doğru" bir p değeri var mı veya birkaç araç p değeri <0,05 veriyorsa mutlu olmalıyım? (Bazen bu araçlar R gibi pek çok parametre oluşturma olanağı sunmaz.)

Burada ne eksik?

Sorunuzun anahtarı Notlar bölümündeki? Wilcox.test'te bulunur:

Wilcoxon sıra toplamı ve Mann-Whitney testleri ile ilgili literatürde oybirliği yoktur.

Yani bunun anlamı, iki örnek arasındaki lokasyondaki parametrik olmayan değişim testini yapmanın birden fazla yolu olmasıdır. Ek olarak, her tanım göz önüne alındığında, p değeri elde etmenin birden fazla yolu vardır. "Tam", bunun kesinlikle doğru olduğu anlamına gelirken, "yaklaşık" veya "asimptotik" her ikisi de gerçeğin yaklaşıklarıdır. Oradaki hem birden fazla seçenek vardır neden en wilcox.test()ve wilcox_test()ve sadece bazıları tam olarak eşleşmesi - tam olarak aynı şeyi yapıyor iki işlevi varken. Öyle görünüyor wilcox_test()değerleri var bağlanmıştır zaman ise, hatta Kesin p değerler elde edebilirsiniz wilcox.test()değerleri orada bağladım ne zaman bir asimptotik yaklaşım geri düşer. Bir Excel eklentisinin hangi istatistik ve p-değeri hesaplamaları kombinasyonunun ne yaptığını bilmiyorum,

Bir sonraki sorunuz neden sürekli wilcox.test()0 döndürüyor. Oluşturduğunuz veri kümesi için, wilcox.test (x, y) yaptığınızda test istatistiği değeri 0 olur, ancak wilcox.test (y, x) yaptığınızda 49 olur, ancak p-değeri aynı. Nedenleri için wikipedia sayfasına bakınız . wilcox_test()döndürülen istatistiğin Z dönüşümünü döndürür wilcox.test(), bu yüzden test istatistiği için farklı değerlere sahiptirler.

Doğru bir p-değeri var mı? Evet, ancak bazen hesaplamak çok zordur ve bu yüzden yaklaşık yöntemler kullanmamız gerekir (kesin hesaplamanın yetersiz hafızadan nasıl başarısız olabileceğinin açıklamaları için bkz.? Wilcox_test). İki grubun lokasyonundaki gerçek fark çok küçük olmadığı sürece, yaklaşım ve kesin değer arasındaki farklar çoğunlukla önemli olmayacaktır.