在 R 中使用 Mann Whitney Wilcox 检验获取 NaN

Question

我想知道是否可以比较我正在比较的两列数据，例如

457     X13   20.38263
458    X13   20.76624
459    X13   22.42405

对

476      X13.1  102.61590
477      X13.1  118.82044
478      X13.1  135.40375
479      X13.1   83.35759
480      X13.1  142.96688
481      X13.1  102.10668
482      X13.1   94.59988
483      X13.1   93.98164
484      X13.1  114.86616
485      X13.1  115.51984
486      X13.1   99.43696
487      X13.1  132.94499
488      X13.1  136.99083
489      X13.1   98.14658
490      X13.1  114.45781
491      X13.1  141.01843
492      X13.1  136.31308
493      X13.1  202.44794
494      X13.1  147.23243

和

wtresult<-wilcox.test(dfcasted[,i],dfcasted[,(i+1)],paired=TRUE)

它给了我一个警告无法用零计算精确的 p 值

结果为 NaN。是因为两组人数不一样吗？

Answer 1

你是对的。如果 paired is TRUE，则执行配对数据的 Wilcoxon 符号秩检验。

如果样本量不同（如您的情况），您需要 Wilcoxon 秩和检验和 paired is FALSE。

在 R 中使用 Mann Whitney Wilcox 检验获取 NaN

Getting NaNs using Mann Whitney Wilcox Test in R

r

statistics

correlation