0

ウィルコクソン検定を使用して2つのベクトルを比較しようとしていますが、以下に示すように、summary（）を使用してそれらの間に明確な違いがある場合でも、解釈方法がわからない0の値を取得しました。正確であるかどうかにかかわらず、何かを変更します。

それについて、そして私がどこかに偏見を持っているかどうか、そしてそれを修正する方法を教えてください。

ありがとう、以下の私のコード。

> wilcox.test(F$V14,B1$V14,alternative="g",exact=F)$p.value
Error in exact && !TIES : invalid 'x' type in 'x && y'
> wilcox.test(F$V14,B1$V14,alternative="g")$p.value
[1] 0
> summary(F$V14)
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
    7.0    64.0   108.0   131.4   169.0   452.0 
> summary(B1$V14)
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  1.000   3.000   7.000   9.781  14.000  61.000 
>
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0 の p 値を解釈する方法がわからない場合は、統計の入門コースを受講するか、入門テキストを読む必要があります。

基本的に、p 値は帰無仮説とデータの間の整合性の尺度です。大きな値 (最大 1) は、データが帰無仮説と合理的に一致していることを示し、小さな値 (0 に近い) は、データとデータが一致していることを示します。帰無仮説は互いに一致していません。

p 値 0 は、データが、2 つのサンプルが同じ母集団に由来するという帰無仮説 (または、A がランダム値の場合、$A>B$ である確率が $0.5$ であるという制限の少ない仮説) と一致していないことを意味します。 1 番目の母集団から、B は 2 番目の母集団からのランダムな値です)。要約は、データが null と一致していないことを明確に示しています。p 値はこれを形式化するだけです。

于 2012-06-21T17:37:21.853 に答える