Wilcoxon 符号秩检验（python-matlab-spss）

2024-05-19 10:20:41

Wilcoxon 符号秩检验

威尔科克森符号秩检验亦称威尔科克伦代符号的等级检验，是由威尔科克森（F·Wilcoxon）于1945年提出的。该方法是在成对观测数据的符号检验基础上发展起来的，比传统的单独用正负号的检验更加有效。
一般认为p < 5%时差异显著，p≥5%时差异不显著

1.Python实现-统计函数库scipy.stats

scipy.stats可计算正态分布，Wilcoxon 符号秩检验等统计常用方法

import scipy.stats as stats
x=[310,350,370,377,389,400,415,425,440,295,325,296,250,340,298,365,375,360,385]
y=[320]*len(x)
stats.wilcoxon(x,y,correction=True,alternative='greater')

结果如下：
WilcoxonResult ( statistic = 158.0, pvalue = 0.005949317582258638 )
参考：

https://www.codeleading.com/article/24122229426/

2.matlab实现-ranksum

x=[0.8587,0.8591,0.8591,0.8569,0.8555,0.8390];
y=[0.8583,0.8589,0.8637,0.8589,0.8613,0.8616];
ranksum(x,y)
ans =0.0823

假设存在两个分布未知的变量x和y，各有一组观测值如上所示，ranksum是matlab自带的Wilcoxon秩和检验方法，用于判断两变量是否有显著性区别。输出结果就直接是p值，为0.0823

参考：

https://blog.csdn.net/qq_30565883/article/details/90957188?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.control&dist_request_id=9d940577-e3b9-4a8f-a3c7-023539154452&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.control

3.SPSS实现

3.1 SPPSS在线版

简单方便，具有多种方法，通用方法，问卷调查，可视化、数据处理等SPSSAU

3.2 SPSS软件

在主界面点击Analyze→Nonparametric Tests→Legacy Dialogs→2 Related Samples。

弹出下图Two-Related-Samples Tests对话框后，将carb和carb_protein变量放入 Test Pairs栏后，点击OK。

结果：

但是数据的小数位数最多为16位

参考：

https://jingyan.baidu.com/article/ed15cb1b5dac791be2698176.html
https://www.sohu.com/a/315136049_650669

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