例题六Wilcoxon(Mann-Whitney)秩和检验.doc

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1、例题六Wilcoxon(Mann—Whitney)秩和检验例题来源:SRT课题,知识密集型服务业在中国发展情况7分量表的打分数据，40个观察值在分组后大型企业组包含22个样本，另一中小型企业组包含18个样本，我们用非参数检验的方法对数据进行统计检验.又因为分组后两组的观察值个数不相等，因此在选取非参数检验方法时又受到了一些限制，最后我们决定用Wilcoxon—Mann—Whitney检验方法。假设：:x=y不同规模的企业打分无差异：x>y规模较大企业打分较高，即合作较优手算方法：rankT秩rankT秩2421178212462。5279

2、222462。528023.52614。528023。52614。518125。51646.528125。52646.5182271658.518328。52658。518328.5166101843016812185312681218732268121893316914.51923426914。529335270161953627117197371721819838.52731919838.517720110140由于m，n都大于10，近似于均值为m(N+1)/2，标准差为的正态分布。这时需要通过连续性校正。==118.5/36。78=

3、3。22P=0。0006〈0.05因此拒绝原假设:x=y，即认为规模较大企业打分较高，即合作较优。SAS方法：语句:procnpar1waymedianVWwilcoxon;varT；classrank；run；输出结果:结论：观察红线标出处结果，SAS在处理样本时用正态分布近似了，所以统计量为Z,在本例中Z值为—3。2236，单侧检验对应p值为0。00013<0.05，因此拒绝原假设:x=y,即认为规模较大企业打分较高,即合作较优。R方法：语句：rm(list=ls（)）a=read.csv（”C：/Users/yue/Desktop/

4、sam10/sam_6.csv”，header=T）attach(a）x〈-c(T［1：22］）y<—c(T［23：40］)wilcox.test(x，y，exact=FALSE,correct=FALSE)输出结果：Wilcoxonranksumtestdata:xandyW=317,p-value=0.0006036alternativehypothesis:truelocationshiftisgreaterthan0结论：Wilcoxon秩和检验统计量w值317，对应单侧p值为0.00060360。05因此,在此次检验中显著性水平

5、α=0.05拒绝原假设，即认为，:x〉y.认为规模较大企业打分较高，即合作较优.两个软件运行结论一致.且与手算结果完全一致。