在执行Wilcoxon测试之前抖动是错误的吗？

我写了一个脚本，使用来测试数据wilcox.test，但是当我得到结果时，所有p值都等于1。我在一些网站上读到，在测试数据之前，您可能会使用抖动（以避免像他们所说的那样束缚），我做到了，现在我得到了可以接受的结果。这样做是错误的吗？

test<- function(column,datacol){
    library(ggplot2)
t=read.table("data.txt", stringsAsFactors=FALSE)
uni=unique(c(t$V9))
    for (xp in uni) { 
          for(yp in uni) {
            testx <- subset(t, V9==xp)
            testy <- subset(t, V9==yp)
            zz <- wilcox.test(testx[[datacol]],jitter(testy[[datacol]]))
            p.value <- zz$p.value
          }
        }
}

structure(list(V1 = c(0.268912,
0.314681, 0.347078, 0.286945, 
0.39562, 0.282182), V2 = c(0.158921, 0.210526, 0.262024, 0.322006, 
0.133417, 0.283025), V3 = c(0.214082, 0.166895, 0.132547, 0.147361, 
0.09174, 0.169093), V4 = c(0.358085, 0.307898, 0.258352, 0.243688, 
0.379224, 0.2657), V5= c(-0.142223, 0.010895, 0.14655, 
0.08152, 0.02116, 0.030083), V6 = c(0.096408, -0.091896,

-0.331229, -0.446603, -0.088493, -0.262037), V7` = c(1.680946, 
1.649559, 1.534401, 1.130529, 3.441356, 1.211815), V8 = c("NC_000834",  "NC_000844",
"NC_000845", "NC_000846", "NC_000857",
"NC_000860" ), V9 = c("Chordata",
"Arthropoda", "Chordata", "Chordata", 
"Arthropoda", "Chordata"), V10 =
c("???:???", "Diplostraca", 
"???:???", "Rheiformes", "Diptera",
"Salmoniformes"), V11 = c("???:???",
"Branchiopoda", "Mammalia", "Aves",
"Insecta", "Actinopterygii" )), .Names
= c("V1", "V2", "V3", "V4", "V5", "V6",  "V7",
"V8", "V9", "V10",
"V11"), row.names = c(NA,  6L),
class = "data.frame")

数据非常大，这就是我启动的线程，他们告诉我这样做可能是错误的

注意此问题来自tex.SE： 乳胶表内生成PDFcontain R输出

R帮助列表中有一个与此相关的主题；参见例如：http : //tolstoy.newcastle.edu.au/R/e8/help/09/12/9200.html

第一个建议是重复进行多次具有不同抖动的测试，然后将p值组合起来，以求平均值或最大值，从而获得总体p值。他们还建议可以使用简单的置换测试（在这两者中，这是我希望的）。看到问题，使用R中的哪个置换测试实现而不是t检验（配对和非配对）？有关排列测试的一些示例。

Greg Snow在该线程的其他地方写道：为避免警告而在数据中添加随机噪声，就像从烟雾探测器中取出电池以使其静音而不是调查导致警报响起的原因一样。（请参阅http://tolstoy.newcastle.edu.au/R/e8/help/09/12/9195.html）

（免责声明：我没有检查代码，我的回答只是基于您的描述）

我觉得你想做的是一个非常糟糕的主意。Wilcoxon是秩的重采样（或随机化）测试。即，它获取值的等级并将这些等级与等级的所有可能的排列进行比较（例如参见此处）。

因此，正如您意识到的那样，联系关系很糟糕，因为您没有从中获得排名。但是，在数据中添加随机噪声（抖动）将转换所有等级，从而使它们具有随机等级！也就是说，它严重扭曲了您的数据。

因此：这样做是错误的。

您已经问过几个人您现在应该做什么。我认为，您现在应该做的就是接受此处正确的p值为1.000。您的组没有不同。