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통계 > 비모수 검정 > 쌍-표본 Wilcoxon test...

Statistics > Nonparametric tests > Paired-samples Wilcoxon test...

depression 이라는 이름의 데이터셋을 만들자. first, second, change 라는 세개의 변수를 갖는다고 하자. change 변수는 second와 first의 차이를 사례 값으로 갖는다고 하자. 아래와 같을 것이다.

first <- c(1.83,  0.50,  1.62,  2.48, 1.68, 1.88, 1.55, 3.06, 1.30)
second <- c(0.878, 0.647, 0.598, 2.05, 1.06, 1.29, 1.06, 3.14, 1.29)
change <- second - first  # compute new variable 참조할 것
depression <- data.frame(cbind(first, second, change)) # 세개의 vector를 묶어 데이터프레임으로 전환

https://rcmdr.kr/54

<선택기능> 창에 있는 기본 선택 사양을 그대로 사용해보자. <대립 가설>에서 '양쪽(측)'이 선택되어 있다. depression 데이터셋의 second 변수와 first 변수 사이에 순위 차이가 있는가를 살펴보는 것이라 할 수 있다.

with(depression, median(second - first, na.rm=TRUE)) # median difference
with(depression, wilcox.test(second, first, alternative='two.sided', 
  paired=TRUE)) # 양측 검정
with(depression, wilcox.test(second, first, alternative='less', paired=TRUE))
                # 단측 검정 ( 차이 < 0 )

<선택 기능> 창에서 <대립 가설>에 '차이 < 0'를 선택하자. second 변수의 사례 값이 first 변수의 사례 값보다 작아졌는지를 점검하는 것이다. (depression이 작아졌다는 것은 개선되었다는 의미로 해석될 수도 있다.)

통계 > 비모수 검정 > 일-표본 Wilcoxon 검정...

Statistics > Nonparametric tests > Single-sample Wilcoxon test...

먼저 '통계 > 비모수 검정 > 쌍-표본 Wilcoxon 검정...'을 살펴보는 것을 추천한다. depression 이라는 데이터셋을 만들고, 변수 first, second, change를 만들었다. change는 second와 first의 차이에 관련 사례 값을 갖는다.

https://rcmdr.tistory.com/179

'통계 > 비모수 검정 > 일-표본 Wilcoxon 검정...'은 depression 데이터셋의 change 변수처럼 두 개 변수의 차이를 갖는 (또는 차이가 계산된) 변수를 기준값과 비교하여 차이 검정을 하는 기법이다. 때로는 특정 변수와 기준 값의 비교를 통하여 검정을 하기도 한다.

데이터셋과 변수에 대한 의미적 판단이 깊은 경우 <대립 가설>의 선택을 다양하게 결정할 수 있다. 아래 화면에서 'mu < 0'은 change가 귀무(영) 가설, mu=0.0 일 때 depression 의 변화가 작아졌음을 확인하는 것으로 이해할 수 있다.

with(depression, median(change, na.rm=TRUE))
with(depression, mean(change, na.rm=TRUE))
with(depression, wilcox.test(change, alternative='less', mu=0.0))

출력 창에 아래와 같이 검정의 통계적 정보가 제공된다:

통계 > 비모수 검정 > 이-표본 Wilcoxon 검정...

Statistics > Nonparametric tests > Two-sample Wilcoxon test...

'통계 > 비모수 검정 > 이-표본 Wilcoxon 검정...' 기능을 이용하기 위해서 데이터셋을 선택하고, 정비해보자. datasets 패키지에 있는 airquality 데이터셋을 선택하고, 그 안에 있는 변수 Month 사례 값들 중에서 5월, 8월에 해당하는 5, 8을 선택한 하위 데이터셋을 만들고, airquality.sub라 이름 붙이자. 그리고, 5, 8을 요인화 시켜서, May, August라고 수준을 만들자.

https://rcmdr.kr/100

data(airquality, package="datasets") # airquality 데이터셋 불러오기
airquality.sub <- subset(airquality, subset=Month %in% c(5, 8)) 
                                     # 5월, 8월만 포함하는 하위셋 만들기
summary(airquality.sub)
airquality.sub <- within(airquality.sub, {
  Month.f <- factor(Month, labels=c('May','August'))
})                                   # Month.f라는 요인형 변수 만들기

집단 변수인 Month.f는 두개의 수준을 갖고 있고, 이 두개의 수준을 기준으로 Ozone을 비교하는 것이다.

<선택기능> 창에 있는 기본 설정을 우선 그대로 사용해보자. 향후 데이터셋과 변수에 대한 이해력이 높아지면, 다양한 선택을 할 수 있다.

Tapply(Ozone ~ Month.f, median, na.action=na.omit, data=airquality.sub) 
  # medians by group
wilcox.test(Ozone ~ Month.f, alternative="two.sided", data=airquality.sub)