[R-es] b

[Dr. José A. Betancourt B.]

De la manera que me aconsejas no  funciona y da este mansaje

Warning message:
In wilcox.test.default(x = c(19L, 18L, 17L, 16L, 18L, 19L, 18L,  :
  cannot compute exact p-value with ties

como aconsejaste
tmp <- read.table("estudiantes1.csv", header=TRUE, sep=",", dec=".",
na.strings = "NA")

wt <- wilcox.test(IMC ~ a_HTA, data=tmp, paired = FALSE, alternative =
c("two.sided"), exact=TRUE)

wt




como me funciona es asi
estudiantes1<-read.csv("estudiantes1.csv",header=TRUE, sep=",", dec=".")
a_HTA <- (estudiantes1[,c(1)])
IMC <- (estudiantes1[,c(2)])

estudiantes4 <- data.frame(   IMC,  a_HTA = factor(c(rep("si", 29),
rep("no",30))))

wt <- wilcox_test(IMC ~ a_HTA, data = estudiantes4, 
                  distribution = "exact", conf.int = TRUE)
print(wt)

en la ayuda dice
Independent Two- and K-Sample Location Tests

Description

Testing the equality of the distributions of a numeric response in two or
more independent groups against shift alternatives.

-----Mensaje original-----
De: neo [mailto:ericconchamunoz en gmail.com] 
Enviado el: Monday, September 16, 2013 12:14 AM
Para: "Dr. José A. Betancourt B."
CC: 'R-help-es'; Dayand Toledo
Asunto: Re: [R-es] b

Estimado José, por lo que estuve mirando aqui
https://en.wikipedia.org/wiki/Wilcoxon_signed-rank_test, en ?wilcox.test
y en libros de papel ... los datos deben cumplir ciertas condiciones,
quiza la mas restrictiva es que sean pareados ... si no lo son, quiza
esta variante del test es mas apropiada:

https://en.wikipedia.org/wiki/Mann-Whitney-Wilcoxon_test

la que en R se aplica usando el mismo comando wilcox.test(), pero
activando la opcion paired = FALSE. Asumiendo que sus datos NO son
pareados y que se cumplen las otras condiciones del test, yo lo aplique
de la siguiente forma y obtuve el siguiente resultado (usando el archivo
que nos envio):

tmp <- read.table("ARCHIVO.csv", header=TRUE, sep=",", dec=".",
na.strings = "NA")

wt <- wilcox.test(IMC ~ a_HTA, data=tmp, paired = FALSE, alternative =
c("two.sided"), exact=TRUE)

wt

1> wt

	Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data:  IMC by a_HTA
W = 0, p-value = 3.233e-11
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


de modo que se rechaza ls hipotesis de igualdad de MEDIANAS (NO de medias).

Espero que mis comentarios le sirvan, saludos cordiales,

Eric Concha M.


pd1. dayand, creo que este es tu mismo caso, slds, eric.
pd2. los estadisticos que me corrigan si me equivoco por favor, slds.







On 09/15/2013 05:19 PM, Dr. José A. Betancourt B. wrote:
>  
> 
> deseamos  realizar es una prueba no paramétrica para demostrar que el IMC
> encontrado difiere significtivamente entre aquellos que tienen a_HTA
> (entecedentas HTA)  y los que no lo tienen ( en SPSS de forma  fácil
utilizo
> varios métodos ¿Cuál es la sintaxis para hacerlo posible en R?
> 
> wilcox.test requiere definir x y y ¿ como es la sintaxis en R?
> 
>  
> 
> 
> a_HTA
> 
> IMC
> 
> 
> si
> 
> 26
> 
> 
> si
> 
> 25
> 
> 
> si
> 
> 26
> 
> 
> si
> 
> 21
> 
> 
> si
> 
> 25
> 
> 
> si
> 
> 23
> 
> 
> si
> 
> 28
> 
> 
> si
> 
> 24
> 
> 
> si
> 
> 27
> 
> 
> si
> 
> 22
> 
> 
> si
> 
> 23
> 
> 
> si
> 
> 23
> 
> 
> si
> 
> 27
> 
> 
> si
> 
> 22
> 
> 
> si
> 
> 23
> 
> 
> si
> 
> 25
> 
> 
> si
> 
> 22
> 
> 
> si
> 
> 22
> 
> 
> si
> 
> 22
> 
> 
> si
> 
> 25
> 
> 
> si
> 
> 23
> 
> 
> si
> 
> 23
> 
> 
> si
> 
> 28
> 
> 
> si
> 
> 27
> 
> 
> si
> 
> 27
> 
> 
> si
> 
> 23
> 
> 
> si
> 
> 24
> 
> 
> si
> 
> 26
> 
> 
> si
> 
> 21
> 
> 
> no
> 
> 19
> 
> 
> no
> 
> 18
> 
> 
> no
> 
> 17
> 
> 
> no
> 
> 16
> 
> 
> no
> 
> 18
> 
> 
> no
> 
> 19
> 
> 
> no
> 
> 18
> 
> 
> no
> 
> 17
> 
> 
> no
> 
> 18
> 
> 
> no
> 
> 17
> 
> 
> no
> 
> 18
> 
> 
> no
> 
> 17
> 
> 
> no
> 
> 17
> 
> 
> no
> 
> 18
> 
> 
> no
> 
> 18
> 
> 
> no
> 
> 19
> 
> 
> no
> 
> 17
> 
> 
> no
> 
> 17
> 
> 
> no
> 
> 16
> 
> 
> no
> 
> 18
> 
> 
> no
> 
> 16
> 
> 
> no
> 
> 16
> 
> 
> no
> 
> 16
> 
> 
> no
> 
> 18
> 
> 
> no
> 
> 18
> 
> 
> no
> 
> 19
> 
> 
> no
> 
> 20
> 
> 
> no
> 
> 16
> 
> 
> no
> 
> 18
> 
> 
> no
> 
> 18
> 
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