その有意差に意味あるの？ ～ノンパラメトリック検定と効果量の出し方～
Kobe.R 第24回で発表をしてきました。今回は来週日曜日に金沢で発表する内容のデータ分析部分（特にRの操作）をメインに切り出したものを発表しました。
↓使用したスライドはこちらにあります↓
RPubs - Rによるノンパラメトリック検定と効果量の出し方
slideshare はこちらです。Rstuido だと Rpubs にも PDF にも簡単出力できるので便利ですね。
トピックとしては
- wilcox.test（マイ・ホイットニーのU検定）は formula を使ったほうがわかりやすいこと。
- 効果量 cliff の d は orddom パッケージの delta で確認できること。
- R の発表は Rmd が便利だよ。
の３つでした。
使用したデータはこちらからダウンロードできるようにしました。どうぞお試しください。
Dropbox - data2.txt
@kazutan先生にご参加いただき、Rmd を使って発表できたいい経験ができました。というか、急遽、Rmarkdown について発表をお願いいたしました。急なお願いにも対応してくださり、感謝です。
【追記 2016年3月6日】
今回のデータのように順位にタイがある場合のウィルコクソンの順位和検定は coin パッケージの wilcox_test() がよりよいようです。でも、結果はほとんど変わりません。
【普通のウィルコクソンの順位和検定】
wilcox.test(rank ~ gender, data = d, correct = F)
Wilcoxon rank sum test
data: rank by factor(gender)
W = 27532, p-value = 0.07193
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
【coin パッケージのウィルコクソンの順位和検定*1】
wilcox_test(rank ~ factor(gender), data = d)
Asymptotic Wilcoxon-Mann-Whitney Test
data: rank by factor(gender) (0, 1)
Z = -1.7995, p-value = 0.07193
alternative hypothesis: true mu is not equal to 0
【より正確にするならこう】
wilcox_test(rank ~ factor(gender), data = d, distribution = "exact")
Exact Wilcoxon-Mann-Whitney Test
data: rank by factor(gender) (0, 1)
Z = -1.7995, p-value = 0.07194
alternative hypothesis: true mu is not equal to 0
*1:gender を因子型にしないと動かない。
