scipyを使用した片側Wilcoxon符号付きランクテスト

Question

1組のデータに対して片側wilcoxonランクテストを実行したいと思います。一方のサンプルが他のサンプルよりも大幅に大きい場合は興味があります。

scipyのダウンロードは、対になったサンプルxとyとの両側検定を実行するために

scipy.stats.wilcoxon(x,y) 

を提供します。私は通常（対称）分布を仮定することができないので、私は片側のp値を両側のp値から導出できません。

誰かが片側テストでp値を取得するためのPythonの方法はまだありますか？

ありがとうございます！

Answer 1

P値はxまたはyの分布とは何の関係もありません、それらの違いもありません。これは、ウィルコクソン検定統計量（http://en.wikipedia.org/wiki/Wilcoxon_signed-rank_testのW、またはscipyのようなT）によって決定され、正規分布に従うと仮定される。

se = sqrt(se/24) 
z = (T - mn)/se 
prob = 2. * distributions.norm.sf(abs(z)) 
return T, prob 

と：：

mn = count*(count + 1.) * 0.25 
se = count*(count + 1.) * (2. * count + 1.) 

あなたが（〜python_directoryの\サイト・パッケージで\ scipyのダウンロード\統計\ morestats.py）のソースを確認した場合、あなたはdef wilcoxon()の最後の数行を検索しますcountは、xとyの間の非ゼロ差の数です。 Pythonで：

>>> y1=[125,115,130,140,140,115,140,125,140,135] 
>>> y2=[110,122,125,120,140,124,123,137,135,145] 
>>> ss.wilcoxon(y1, y2) 
(18.0, 0.5936305914425295) 

Rで：先端のための

> wilcox.test(y1, y2, paired=TRUE, exact=FALSE, correct=FALSE) 

     Wilcoxon signed rank test 

data: y1 and y2 
V = 27, p-value = 0.5936 
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0 

> wilcox.test(y1, y2, paired=TRUE, exact=FALSE, correct=FALSE, alt='greater') 

     Wilcoxon signed rank test 

data: y1 and y2 
V = 27, p-value = 0.2968 
alternative hypothesis: true location shift is greater than 0 

Answer 2

あなたは十分な観察（および他の仮説）を持っている場合、私はscipyのダウンロードマン・ホイットニー検定が一方的であることを思い出してください：scipy.stats.wilcoxonによって返さhttp://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.mannwhitneyu.html