与 r 的秩双序列相关

Question

我有一个非正态分布和两个变量：一个是序数变量，另一个是二元分类变量，它们都来自同一样本群体。 我发现秩双序列相关性足以处理此类数据。

是否有 package 或者有人可以帮助我计算与 p 值和效应大小的秩双序列相关性？

Answer 1

看看polycor包： http : polycor polyserial()可能是你要找的

Answer 2

库wilcoxonRG中的命令rcompanion可以提供帮助。

让我们创建一个综合数据来说明：

library(rcompanion)
Criticism = c(1, 1, 0, 0, 2, 2, 2, 3, 4)
Praise = c(4, 4, 5, 5, 6, 6, 4, 3, 6)
Y = c(Criticism, Praise)
Bi_group = factor(c(rep("Criticism", length(Criticism)),  
                 rep("Praise", length(Praise))))
cbind(Y, Bi_group)

然后，这是我们创建的数据：

      Y Bi_group
 [1,] 1        1
 [2,] 1        1
 [3,] 0        1
 [4,] 0        1
 [5,] 2        1
 [6,] 2        1
 [7,] 2        1
 [8,] 3        1
 [9,] 4        1
[10,] 4        2
[11,] 4        2
[12,] 5        2
[13,] 5        2
[14,] 6        2
[15,] 6        2
[16,] 4        2
[17,] 3        2
[18,] 6        2

Y 是序数，Bi_group 是二元分类。

然后我们可以使用命令

wilcoxonRG(x = Y, g = Bi_group, verbose=TRUE)

要得到

Levels: Criticism Praise
n for Criticism = 9
n for Praise = 9
Mean of ranks for Criticism = 5.333333
Mean of ranks for Praise = 13.66667
Difference in mean of ranks = -8.333333
Total n = 18
2 * difference / total n = -0.926

    rg 
-0.926 

笔记

您也可以使用命令

wilcoxonRG(table(Bi_group, Y))   #put the binary catergorical var first

要得到

    rg 
-0.926 

参考：

https://www.rdocumentation.org/packages/rcompanion/versions/2.4.1/topics/wilcoxonRG

Answer 3

使用rstatix::wilcox_test()作为p值，使用rstatix::wilcox_effsize()作为效果大小。 第二个函数实现了第 23 页文章 [1] 的“用于非参数检验的效应大小估计”部分中描述的方法。在文章中，它清楚地解释了应该如何解释系数的正则和平方版本。

示例（您对p和effsize ）：

rstatix::wilcox_test(len ~ supp, data = ToothGrowth)
#> # A tibble: 1 x 7
#>   .y.   group1 group2    n1    n2 statistic      p
#> * <chr> <chr>  <chr>  <int> <int>     <dbl>  <dbl>
#> 1 len   OJ     VC        30    30      576. 0.0645


rstatix::wilcox_effsize(len ~ supp, data = ToothGrowth)
#> # A tibble: 1 x 7
#>   .y.   group1 group2 effsize    n1    n2 magnitude
#> * <chr> <chr>  <chr>    <dbl> <int> <int> <ord>    
#> 1 len   OJ     VC       0.240    30    30 small

参考：

1. Tomczak M.、Tomczak E. 需要重新考虑报告效应量估计值。 一些推荐的效应大小测量的概述，运动科学趋势 21: 19-25 (2014)。 可在： http : //tss.awf.poznan.pl/files/3_Trends_Vol21_2014__no1_20.pdf 获得。