【原】R语言教程：两样本秩和检验

医学研究的R语言应用（3）：两样本秩和检验

同期SPSS教程篇，已经就两样本检验，进行了详细的叙述（SPSS统计分析策略（3）：两样本秩和检验），本文采用R语言对本案例进行分析。

研究实例

某研究者将小鼠随机分为两组，观察局部加热治疗小鼠移植肿瘤的疗效，以生存时间（日）作为观察指标，实验结果见下表，试检验两组小鼠生存日数有无差别？详见rat.sav（SPSS格式）

局部加热组：10，12，15， 15， 15，16，20，23， 30，40

 空白对照组：2，3， 3， 3，4， 4， 4，6，9，11，12，14

数据导入、整理与描述

加载必要的包

library(foreign) # 第1篇介绍

library(nortest) # 第1篇介绍

library(CBCgrps) # 第2篇介绍

library(tidyverse) # 第1篇介绍

library(car)  #本篇首次出现，用于方差齐性检验

重复之前第2篇R语言的操作，将数据导入进来

library(foreign)  # 利用foreign直接将数据库从SPSS中导入

setwd("E:/zwj云数据/R/SPSS") #此处设定好工作空间

e3=read.spss("rat.sav")  #读取数据集，

e3<-as.data.frame(e3)

str(e3) # 浏览变量

is.factor(e3$group)# group变量是因子吗？

is.numeric(e3$time)# group变量是数值吗？

利tapply语句进行初步统计

tapply(e3$time,e3$group,median)

tapply(e3$time,e3$group,mean)

tapply(e3$time,e3$group,IQR)

tapply(e3$time,e3$group,sd

太麻烦，创建个函数再进行统计分析

fun1<-function(x1,x2){

  median<-tapply(x1,x2,median)

  mean<-tapply(x1,x2,mean)

  IQR<-tapply(x1,x2,IQR)

  sd<-tapply(x1,x2,sd)

  y5<-cbind(median,mean,IQR,sd)

  return(y5)

}

fun1(e3$time,e3$group)

#SW法进行两组数据的正态性检验

tapply(e3$time,e1$group,shapiro.test)

#分别绘制两组小鼠的直方图

par(mfrow = c(1, 2)) #两幅子图在同一行显示

hist(e3$time[e3$group==1],

     col = "blue", border = "pink",xlab = "生存时间（日）",

     main = "局部加热组直方图")

hist(e3$time[e3$group==2],

     col = "blue", border = "pink",xlab = "生存时间（日）", 

     main = "空白对照组组直方图")

用tapply 也可以简单绘制直方图

tapply(e3$time,e3$group,hist)

两样本秩和检验

最常见的两样本秩和检验方法，R语言自带包

wilcox.test(time~group,data=e3,mu=0,

            paired = FALSE,conf.int = T,correct=F, conf.level = 0.95)  

经常会出现以下警告。它的意思是，原始数据中有相等的变量值出现（ties），无法采用精确法进行P值，只能采用正态近似法。

 exactRankTests包也可以进行秩和检验，该包倒可以开展精确法计算P值。

library(exactRankTests)

wilcox.exact(time~group,data=e3,exact = F,correct=F, paired=F, conf.int=TRUE)

第三种方法，利用用Coin包，它能给出z值

library(coin)

e3$group<-factor(e3$group)

近似正态法

wilcox_test(time~group, conf.int=TRUE,

            distribution="asymptotic", data=e3)

#确切概率法

wilcox_test(time~group, conf.int=TRUE,

            distribution="exact", data=e3)

利用CBCgrps包快速分析与制表

最后不妨玩一下CBCgrps包进行t检验（CBCgrps包详见上一讲介绍：太棒了! 安利一个快速批量统计分析、制作三线表的R语言包），该结果自动根据正态性选择秩和检验方法

tab1 <-twogrps(e1, gvar = "group",ShowStatistic = T)

print(tab1, quote = T)

本方法没有z怎么办，请结合coin：wilcox_test一起分析

#数据导出后形成excel格式，复制到word后，就可以快速制表了

write.csv(tab1,file="tab1.csv") 

-本文结束，如有程序有问题，请联系本人修改-

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