[R] 비모수적 검정 Wilcoxon rank sum test(Mann-Whitney test) VS unpaired t-test / Kruscal-Wallis test

정규성을 따르는 데이터셋의 unpaired t-test과 대응되는 비모수적 검정 방법

 

> var.test(wt~sex, data = a2)

        F test to compare two variances

data:  wt by sex
F = 1.1102, num df = 214, denom df = 200, p-value = 0.454
alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1
95 percent confidence interval:
 0.844142 1.458331
sample estimates:
ratio of variances 
          1.110232 

> t.test(wt~sex, data = a2, var.equal = T)

        Two Sample t-test

data:  wt by sex
t = 10.183, df = 414, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true difference in means between group 1 and group 2 is not equal to 0
95 percent confidence interval:
  9.130812 13.499096
sample estimates:
mean in group 1 mean in group 2 
       72.86744        61.55249 

 

정규성을 따르면 이랬겠지만

 

> wilcox.test(wt~sex,a2)

        Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data:  wt by sex
W = 34009, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

정규성을 따르지 않으므로 이케분석

p val이 0.05보다 작으므로 성별에 따른 몸무게 집단의 중위수는 같지않다.

 

만약 데이터셋이 paired관계라면 wilcox.test(paired = True)옵션을 주어 Wilcoxon signed rank test를 진행해야한다

 

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anova를 하고싶을때 정규성을 위배하면 kruskal-Wallis test진행

 

> kruskal(Service_Score~age,data)
kruskal(Service_Score ~ age, data)에서 다음과 같은 에러가 발생했습니다: 
  함수 "kruskal"를 찾을 수 없습니다
> kruskal.test(Service_Score~age,data)

        Kruskal-Wallis rank sum test

data:  Service_Score by age
Kruskal-Wallis chi-squared = 5.3015, df = 2, p-value = 0.0706

0.05보다 크므로 각 집단의 중위수가 같다는 귀무가설 채택

 

만약 유의미하다는 p val이 나오면 

> dunn_result <- dunnTest(Service_Score ~ factor(age), data = data, method = "bonferroni")
> dunn_result
Dunn (1964) Kruskal-Wallis multiple comparison
  p-values adjusted with the Bonferroni method.

  Comparison           Z    P.unadj     P.adj
1      1 - 2  1.78977444 0.07349018 0.2204705
2      1 - 3 -0.06166135 0.95083252 1.0000000
3      2 - 3 -2.02652580 0.04271093 0.1281328

 

여기서 0.05보다 작은애 찾기 근데얘는 다커서 굳이 안해도댐