Cómo realizar la prueba de rango con signo de Wilcoxon en R

La prueba de rango con signo de Wilcoxon es la versión no paramétrica de la prueba t pareada . Se utiliza para probar si existe una diferencia significativa entre dos medias poblacionales cuando no se puede suponer que la distribución de las diferencias entre las dos muestras sea normal.

Este tutorial explica cómo realizar una prueba de rango con signo de Wilcoxon en R.

Ejemplo: prueba de rango con signo de Wilcoxon en R

Suponga que un entrenador de baloncesto quiere saber si un determinado programa de entrenamiento aumenta el número de tiros libres realizados por sus jugadores. Para probar esto, tiene 15 jugadores que lanzan 20 tiros libres cada uno antes y después del programa de entrenamiento.

Dado que cada jugador puede «emparejarse» consigo mismo, el entrenador había planeado utilizar una prueba t emparejada para determinar si había una diferencia significativa entre el número medio de tiros libres efectuados antes y después del programa de entrenamiento. Sin embargo, la distribución de las diferencias resulta no normal, por lo que el entrenador usa una prueba de rango con signo de Wilcoxon.

La siguiente tabla muestra el número de tiros libres realizados (de 20 intentos) por cada uno de los 15 jugadores, tanto antes como después del programa de entrenamiento:

Ejemplo de conjunto de datos para la prueba de rango con signo de Wilcoxon

Para realizar la prueba de rango con signo de Wilcoxon en estos datos en R, podemos usar la función wilcox.test () , que usa la siguiente sintaxis:

wilcox.test (x, y, emparejado = VERDADERO)

dónde:

  • x, y: dos vectores de valores de datos
  • emparejado: establecer esto en VERDADERO le dice a R que nuestros dos vectores contenían datos emparejados

El siguiente código ilustra cómo utilizar esta función para realizar la prueba de rango con signo de Wilcoxon en estos datos:

#crea los dos vectores de datos
antes <- c (14, 17, 12, 15, 15, 9, 12, 13, 13, 15, 19, 17, 14, 14, 16)
después de <- c (15, 17, 15, 15, 17, 14, 9, 14, 11, 16, 18, 20, 20, 10, 17)

# realizar la prueba de rango con signo de Wilcoxon
wilcox.test (antes, después, emparejado = VERDADERO)

	Prueba de rango con signo de Wilcoxon con corrección de continuidad

datos: antes y después
V = 29,5, valor de p = 0,275
hipótesis alternativa: el verdadero cambio de ubicación no es igual a 0

El estadístico de prueba es 29,5 y el valor p correspondiente es 0,275 . Dado que este valor p no es menor que 0.05, no rechazamos la hipótesis nula. No hay una diferencia estadísticamente significativa en el número de tiros libres antes y después de que los jugadores participen en el programa de entrenamiento.

De forma predeterminada, esta función realiza una prueba de rango con signo de Wilcoxon de dos lados, pero puede especificar una prueba de cola izquierda o una prueba de cola derecha utilizando el argumento alternativo :

# realizar la prueba de rango con signo de Wilcoxon de cola izquierda
wilcox.test (antes, después, emparejado = VERDADERO, alternativa = "menos")

	Prueba de rango con signo de Wilcoxon con corrección de continuidad

datos: antes y después
V = 29,5, valor de p = 0,1375
hipótesis alternativa: el verdadero cambio de ubicación es menor que 0

# realizar la prueba de rango con signo de Wilcoxon de cola derecha
 wilcox.test (antes, después, emparejado = VERDADERO, alternativa = "mayor")

	Prueba de rango con signo de Wilcoxon con corrección de continuidad

datos: antes y después
V = 29,5, valor de p = 0,8774
hipótesis alternativa: el cambio de ubicación real es mayor que 0

Recursos adicionales

Una introducción a la prueba de rango con
signo de Wilcoxon Calculadora de prueba de rango con signo de Wilcoxon

  • https://r-project.org
  • https://www.python.org/
  • https://www.stata.com/

Deja un comentario

La interpolación es el proceso de estimar un valor desconocido de una función entre dos valores conocidos. Dados dos valores…
statologos comunidad-2

Compartimos información EXCLUSIVA y GRATUITA solo para suscriptores (cursos privados, programas, consejos y mucho más)

You have Successfully Subscribed!