R中的Wilcoxon秩和检验

我将同一测试的结果应用于两个独立样本：

x <- c(17, 12, 13, 16, 9, 19, 21, 12, 18, 17)
y <- c(10, 6, 15, 9, 8, 11, 8, 16, 13, 7, 5, 14)

我想计算一个Wilcoxon秩和检验。

当我手动计算统计量，我得到： T W = ∑ rank （X i）= $T_{W}$

当我让R执行a时wilcox.test(x, y, correct = F)，我得到：

W = 101.5

这是为什么？统计不应仅在我执行带符号秩检验时返回吗？还是我误解了等级总和测试？$W^{+}$paired = T

如何告诉R输出$T_{W}$

作为测试结果的一部分，请不要通过以下方式进行：

dat <- data.frame(v = c(x, y), s = factor(rep(c("x", "y"), c(10, 12))))
dat$r <- rank(dat$v)
T.W <- sum(dat$r[dat$s == "x"])

我问了一个后续问题，关于Wilcoxon秩和检验的不同计算检验统计量的方法的含义

将Note在上帮助wilcox.test功能清楚地解释为什么的r值比你小：

注意

关于Wilcoxon秩和和Mann-Whitney检验的定义，文献并非一致。两种最常见的定义对应于第一个样本的等级总和，其中是否减去了最小值：R减去而S-PLUS则不，给定一个大于m（m + 1）/ 2的值尺寸为m的第一个样本。（似乎威尔科克森的原始论文使用了未经调整的等级总和，但随后的表格减去了最小值。）

$n_1(n_1+1)/2$$n_1$

至于修改结果，您可以将输出分配给wilcox.test变量，例如a，然后进行操作a$statistic-将最小值添加到其值并更改其名称。然后，当您打印时a（例如，键入a），它将以您想要的方式显示。

要查看我正在做什么，请尝试以下操作：

a <- wilcox.test(x,y,correct=FALSE)
str(a) 

因此，例如，如果您这样做：

n1 <- length(x)
a$statistic <- a$statistic + n1*(n1+1)/2
names(a$statistic) <- "T.W"
a

然后您得到：

        Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data:  x and y 
T.W = 156.5, p-value = 0.006768
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0 

$n_1(n_1+1)/2$$W$$w$$U$$W$