Cómo realizar una prueba U de Mann-Whitney en R

Actualizado por ultima vez el 7 de mayo de 2021, por .

Se utiliza una prueba U de Mann-Whitney (a veces llamada prueba de suma de rangos de Wilcoxon) para comparar las diferencias entre dos muestras independientes cuando las distribuciones de las muestras no se distribuyen normalmente y los tamaños de las muestras son pequeños (n <30). Se considera que es el equivalente no paramétrico de la prueba t independiente de dos muestras.

Este tutorial explica cómo realizar una prueba U de Mann-Whitney en R.

Ejemplo: prueba U de Mann-Whitney en R

Los investigadores quieren saber si un nuevo fármaco es eficaz para prevenir los ataques de pánico. Un total de 12 pacientes se dividen al azar en dos grupos de 6 y se asignan para recibir el nuevo fármaco o el placebo. Luego, los pacientes registran cuántos ataques de pánico han tenido en el transcurso de un mes.

Los resultados se muestran a continuación:

Realice una prueba U de Mann-Whitney para determinar si hay una diferencia en el número de ataques de pánico de los pacientes del grupo de placebo en comparación con el nuevo grupo de fármacos. Utilice un nivel de significación de 0,05.

Hay dos formas diferentes de realizar la prueba U de Mann-Whitney, pero ambos métodos usan la función wilcox.test () y ambos conducen al mismo resultado.

Opción 1: Ingrese los datos como dos vectores separados.

#crear un vector para cada grupo
 new <- c (3, 5, 1, 4, 3, 5)
placebo <- c (4, 8, 6, 2, 1, 9)

#realice la prueba U de Mann Whitney
 wilcox.test (nuevo, placebo)

#producción
Prueba de suma de rangos de Wilcoxon con corrección de continuidad

datos: nuevos y placebo
W = 13, valor de p = 0,468
hipótesis alternativa: el verdadero cambio de ubicación no es igual a 0

Opción 2: ingrese los datos en un marco de datos con dos columnas. Una columna contiene el número de ataques de pánico y la otra contiene el grupo.

#crear un marco de datos con dos columnas, una para cada grupo
 drug_data <- data.frame (ataques = c (3, 5, 1, 4, 3, 5, 4, 8, 6, 2, 1, 9),
                        grupo_de_medicamentos = c (rep ("antiguo", 6), rep ("placebo", 6)))

#realice la prueba U de Mann Whitney
 wilcox.test (ataques ~ drug_group, data = drug_data)
 
#output
datos: ataques de drug_group
W = 13, valor de p = 0,468
hipótesis alternativa: el verdadero cambio de ubicación no es igual a 0

Tenga en cuenta que ambos métodos conducen exactamente al mismo resultado. Es decir, el estadístico de prueba es W = 13 y el valor p correspondiente es 0.468 .

Dado que el valor p es mayor que 0.05, no rechazamos la hipótesis nula. No tenemos evidencia suficiente para decir que la cantidad de ataques de pánico experimentados por los pacientes en el grupo de placebo es diferente a la del grupo de nuevo fármaco.

Notas sobre el uso de Wilcox.test ()

De forma predeterminada, wilcox.test () asume que desea ejecutar una prueba de hipótesis de dos colas. Sin embargo, puede especificar alternativa = ”menos” o alternativa = ”más” si en cambio desea ejecutar una prueba de una cola.

Por ejemplo, supongamos que nos gustaría probar la hipótesis de que el nuevo fármaco provoca menos ataques de pánico que el placebo. En este caso, podríamos especificar alternativa = ”menos” en nuestra función wilcox.test ():

#crear un vector para cada grupo
 new <- c (3, 5, 1, 4, 3, 5)
placebo <- c (4, 8, 6, 2, 1, 9)

#realice la prueba U de Mann Whitney, especifique alternativa = "menos"
 wilcox.test (nuevo, placebo, alternativa = "menos")

#producción
	Prueba de suma de rangos de Wilcoxon con corrección de continuidad

datos: nuevos y placebo
W = 13, valor de p = 0,234
hipótesis alternativa: el verdadero cambio de ubicación es menor que 0

Observe que el estadístico de la prueba sigue siendo W = 13, pero el valor p ahora es 0.234 , que es exactamente la mitad del valor p anterior para la prueba de dos lados.

Dado que el valor p es aún mayor que 0.05, aún no podríamos rechazar la hipótesis nula. No tenemos evidencia suficiente para decir que el número de ataques de pánico experimentados por los pacientes en el grupo de nuevo fármaco fue menor que el de los pacientes en el grupo de placebo.

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Recursos adicionales

Una guía para la prueba U de
Mann-Whitney Calculadora de la prueba U de Mann-Whitney

  • https://r-project.org
  • https://www.python.org/
  • https://www.stata.com/

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