在小样本情况下在r中实现符号测试

在小样本情况下，在R中实现符号测试是一种非参数统计方法，用于比较两个相关样本的中位数是否存在差异。它适用于非正态分布或样本量较小的情况。

符号测试的步骤如下：

1. 提出假设：设定原假设（H0）和备择假设（H1）。原假设通常是两个样本的中位数相等，备择假设则是中位数不相等。
2. 计算差异：对于每对相关样本观测值，计算它们的差异。
3. 计算符号：将差异转换为符号，正差异为"+"，负差异为"-"，零差异不计入。
4. 计算符号秩和：对所有的符号进行求和，得到符号秩和。
5. 计算检验统计量：根据符号秩和，计算检验统计量。通常使用正态近似方法进行计算。
6. 判断显著性：根据检验统计量和显著性水平，判断是否拒绝原假设。一般使用临界值或p值进行判断。

在R中，可以使用wilcox.test()函数来实现符号测试。该函数可以计算两个相关样本的符号测试的检验统计量和p值。

以下是一个示例代码：

# 两个相关样本的数据
sample1 <- c(1, 2, 3, 4, 5)
sample2 <- c(2, 3, 4, 5, 6)

# 执行符号测试
result <- wilcox.test(sample1, sample2, paired = TRUE)

# 输出检验结果
print(result)

在这个例子中，我们使用了两个相关样本的数据进行符号测试。通过设置paired = TRUE参数，指定这是一个相关样本的符号测试。

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