引言

對分組變量的差異顯著性檢驗是微生物生態(tài)數(shù)據(jù)分析中常見的內(nèi)容。T-test是最為常用的檢驗方法，但t-test要求數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布，在不符合正態(tài)分布的時候檢驗準(zhǔn)確性要大打折扣。檢驗數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布的方法可見往期推文“看SPSS如何檢驗數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布”。如果被檢數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布怎么辦呢？

什么是Wilcoxon test？

今天向大家介紹一種非參數(shù)檢驗——Wilcoxon test。Wilcoxon test無需數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，適合在數(shù)據(jù)總體方差未知或知道甚少的情況下使用。相應(yīng)的缺點是，在數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布的情況下，檢驗的準(zhǔn)確性要比t-test低。下面介紹如何在R中實現(xiàn)Wilcoxon test。

用法

Wilcoxon test使用方法和t-test類似，在R中輸入‘?wilcox.test()’即可查看使用方法。如下：

舉兩個例子：

①若要計算兩種處理（x和y）的效果差異是否顯著（獨立樣品），示例數(shù)據(jù)如下：

在R中執(zhí)行wilcox.test(x, y, alternative ='two.sided')。這里兩處理的樣品數(shù)目可以不等。我們不知道x和y誰大誰小，所以我們選擇雙尾檢驗（‘two.sided’）。如果要驗證x是否顯著大于y，可以選擇‘greater’；驗證x是否顯著小于y，可以選擇‘less’。

②如果要計算處理前后各樣品變化是否顯著（配對樣品），示例數(shù)據(jù)如下：

則在R中執(zhí)行wilcox.test(x, y, alternative ='two.sided',paired=T)。這里各樣品處理前后數(shù)據(jù)要一一對應(yīng)，數(shù)目相等。同樣地，用‘greater’或‘less’可以驗證x是否顯著大于或小于y。