「心理・教育統計法特論」第7章順序尺度の検定
2つの独立な場合のノンパラメトリック法
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wilcox.test は,データ数の合計が 50 未満で,同値がない場合にのみ正確な P 値を計算するが,
同値がある場合にはデータ数にかかわらず正規近似による P 値しか与えない。
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警告が出る
警告: Warning in wilcox.test.default(男性, 女性, alternative = “two.sided”, paired = F) :
cannot compute exact p-value with ties
Wilcoxon rank sum test with continuity correction
data: 男性 and 女性
W = 180.5, p-value = 0.5761
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
exactRankTests パッケージには wilcox.exact 関数があり,同値(tie)のある場合にも正確な P 値を計算できる。
exactRankTests パッケージをインストールしておく
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Exact Wilcoxon rank sum test
data: 男性 and 女性
W = 180.5, p-value = 0.606
alternative hypothesis: true mu is not equal to 0
テキストとU(W)値が異なっているが、2020+20(20+1)/2=610 から
男性の順位和 390.5を引く(U=219.5)か、女性の順位和429.5を引く(U=180.5)かの違い
2つの関連した場合のノンパラメトリック法
タイの補正も行うので、テキストのP値 0.011 とは値が異なる
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警告が出る
cannot compute exact p-value with ties
Warning in wilcox.test.default(理想, 現実, alternative = “two.sided”, paired = T) :
cannot compute exact p-value with zeroes
Wilcoxon signed rank test with continuity correction
data: 理想 and 現実
V = 12, p-value = 0.007762
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
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Exact Wilcoxon signed rank test
data: 理想 and 現実
V = 12, p-value = 0.008179
alternative hypothesis: true mu is not equal to 0
3つ以上の独立な場合のノンパラメトリック法
タイの補正も行うので、テキストとは値が異なる
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Kruskal-Wallis rank sum test
data: values by ind
Kruskal-Wallis chi-squared = 15.9355, df = 2, p-value = 0.0003465
多重比較
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Pairwise comparisons using Wilcoxon rank sum test
data: d1$values and d1$ind
育児 家事
家事 0.686 -
個人生活 0.002 0.002
P value adjustment method: holm
ボンフェローニの検定
多重比較する組み合わせの数をP値に乗じる
この場合3を乗ずる
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Exact Wilcoxon rank sum test
data: 家事 and 育児
W = 55.5, p-value = 0.7385
alternative hypothesis: true mu is not equal to 0
- 有意差なし
Exact Wilcoxon rank sum test
data: 家事 and 個人生活
W = 94, p-value = 0.0003681
alternative hypothesis: true mu is not equal to 0
0.0003681*3=0.0011043<0.05
- 有意差あり
Exact Wilcoxon rank sum test
data: 個人生活 and 育児
W = 6.5, p-value = 0.000433
alternative hypothesis: true mu is not equal to 0
0.000433*3=0.001299<0.05
- 有意差あり