Nichtparametrische Tests auf Gruppenunterschiede in R

R bietet Funktionen zur Durchführung von Mann-Whitney U, Wilcoxon Signed Rank, Kruskal Wallis und Friedman Tests.

# independent 2-group Mann-Whitney U Test
wilcox.test(y~A)
# where y is numeric and A is A binary factor

# independent 2-group Mann-Whitney U Test
wilcox.test(y,x) # where y and x are numeric

# dependent 2-group Wilcoxon Signed Rank Test
wilcox.test(y1,y2,paired=TRUE) # where y1 and y2 are numeric

# Kruskal Wallis Test One Way Anova by Ranks
kruskal.test(y~A) # where y1 is numeric and A is a factor

# Randomized Block Design - Friedman Test
friedman.test(y~A|B)
# where y are the data values, A is a grouping factor
# and B is a blocking factor

Für den wilcox.test kannst du die Option alternative="less" oder alternative="greater" verwenden, um einen einseitigen Test festzulegen.

Es gibt parametrische und Resampling-Alternativen.

Das Paket pgirmess bietet nichtparametrische Mehrfachvergleiche. (Hinweis: Dieses Paket wurde zurückgezogen, ist aber noch in den CRAN-Archiven verfügbar).

library(npmc)
npmc(x)
#
where x is a data frame containing variable 'var'
#
(response variable) and 'class' (grouping variable)

Ergebnisse visualisieren

Verwende Boxplots oder Dichteplots, um Gruppenunterschiede sichtbar zu machen.

Zum Üben

Mit diesem interaktiven Beispiel kannst du den Wilcoxon Signed Rank Test mit R üben.