Sortie de test R Mann-Whitney-U comme dans SPSS

Je veux exécuter le test Mann-Whitney-U. Mais R's wilcox.test(x~y, conf.int=TRUE)ne donne pas de statistiques telles que N, Mean Rank, Sum of Ranks, Z-value pour les deux facteurs. J'ai besoin de R pour donner autant d'informations que SPSS ( voir ici )

Je me demande si je n'ai pas sélectionné certaines options ou s'il existe un bon package que je pourrais installer?

Merci!


Solution du problème

Dans R, vous devez calculer les différentes sorties de SPSS séparément. Par exemple, en utilisant dplyr::summarise:

library(dplyr)
mt_filt <- mtcars %>%
 filter(cyl > 4) %>%
 mutate(rank_mpg = rank(mpg))
mt_filt %>%
 group_by(cyl) %>%
 summarise(n = n(),
 mean_rank_mpg = mean(rank_mpg),
 sum_rank_mpg = sum(rank_mpg))
# # A tibble: 2 × 4
# cyl n mean_rank_mpg sum_rank_mpg
# <dbl> <int> <dbl> <dbl>
# 1 6 7 17.4 122
# 2 8 14 7.82 110
# Number in first group
n1 <- sum(as.integer(factor(mt_filt$cyl)) == 1)
wilcox.test(mpg ~ cyl, mt_filt) %>%
 with(data_frame(U = statistic, 
 W = statistic + n1 * (n1 + 1) / 2,
 Z = qnorm(p.value / 2),
 p = p.value))
# # A tibble: 1 × 4
# U W Z p
# <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 93.5 121.5 -3.286879 0.001013045

Modifier 2020-07-15

Merci à @Paul d'avoir souligné que les rangs doivent être générés avant le regroupement.

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