威尔科克森等级总和结果：相同的p值一遍又一遍？

Question

我将列数据对与wilcoxon秩和检验进行比较，我获得了大多数比较完全相同的p值。我想知道从数据判断我是否犯了错误或一切都没问题。以下是一些比较。

这是我用过的比较

wtresult<-wilcox.test(datachunk[,i],datachunk[,(i+1)],paired=FALSE)

以上是上面使用的数据的结果。

X1     X2     X3                      
339.53 354.11 435.56 425.34 434.64 436.08 
 X1    X2    X3                   
312.1 282.2 281.6    NA    NA    NA 

Wilcoxon rank sum test

data:  datachunk[, i] and datachunk[, (i + 1)]
W = 18, p-value = 0.02381
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

X1     X2     X3                      
161.21 150.01 183.47 201.51 234.70 321.00 
X1    X2    X3                   
501.0 520.1 500.7    NA    NA    NA 

Wilcoxon rank sum test

data:  datachunk[, i] and datachunk[, (i + 1)]
W = 0, p-value = 0.02381
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

X1     X2     X3                      
247.79 159.64 192.00 262.86 403.33 336.21 
X1    X2    X3                   
60.33 66.04 55.23    NA    NA    NA 

Wilcoxon rank sum test

data:  datachunk[, i] and datachunk[, (i + 1)]
 W = 18, p-value = 0.02381
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

X1    X2    X3                   
17.12 15.83 16.88 17.61 18.97 45.92 
X1    X2    X3                   
321.8 329.7 334.4    NA    NA    NA 

Answer 1

对于少量观察，测试有点“厚实”，所以如果你有一个边界情况（所有第一个参数值都大于第二个参数值，反之亦然），你将获得相同的p值和W统计数据全部为0或其他数字（取决于n）。

要获得更详细的答案，我们需要查看您的数据，或者您需要同意查看我们都能看到的其他一些数据。

这是一个显示我正在谈论的行为的代码示例

i <- 1
datachunk <- mtcars[1:5,]
wilcox.test(datachunk[,i],datachunk[,(i+1)],paired=FALSE)

i <- 2
wilcox.test(datachunk[,i],datachunk[,(i+1)],paired=FALSE)

Answer 2

由于在每个测试的示例中，来自一个组的所有值都大于来自另一个组的所有值，因此，无论实际数值如何，分配给每个差异的签名等级都将相同。因此，您的测试统计数据和p值都是相同的。

所以在数学上它是有道理的，但我会考虑如果测试的应用程序在如此小的样本量下是有意义的。