R에서 wilcox.test와 coin :: wilcox_test의 차이점은 무엇입니까?

이 두 함수는 R에 존재하지만 차이점을 모르겠습니다. 호출 할 때 그들은 단지 같은 P-값을 반환 것으로 보인다 wilcox.test와 correct=FALSE,와 wilcox_test와 (동전 패키지) distribution="aymptotic". 다른 값의 경우 다른 p- 값을 반환합니다. 또한 wilcox.test매개 변수 설정과 관계없이 항상 내 데이터 세트에 대해 W = 0을 반환합니다.

x = c(1, 1, 1, 3, 3, 3, 3) 과 y = c(4, 4, 6, 7, 7, 8, 10)

또한 R 이외의 다른 도구 (일부는 온라인, 다른 일부는 Excel 추가 기능)를 사용하려고 할 때 때로는 다른 p- 값을보고하기도합니다.

그렇다면 어떤 툴이 "올바른"p- 값을 제공하는지 어떻게 알 수 있습니까?

"정확한"p- 값이 있습니까, 아니면 몇 가지 도구가 p- 값 <0.05를 제공하는 경우 행복해야합니까? (이러한 툴은 R과 같은 많은 매개 변수화 가능성을 제공하지 않는 경우가 있습니다.)

내가 여기서 무엇을 놓치고 있습니까?

질문의 핵심은 Notes 섹션의? wilcox.test에 있습니다.

문헌은 Wilcoxon 순위 합계 및 Mann-Whitney 테스트의 정의에 대해서는 만장일치가 아닙니다.

이것이 의미하는 바는 두 샘플 사이의 위치 변화에 대한 비모수 적 테스트를 수행하는 방법이 두 가지 이상 있다는 것입니다. 또한 각 정의에 따라 ap 값을 얻는 방법은 여러 가지가 있습니다. "정확한"은 그것이 정확하다는 것을 의미하는 반면, "대략적인"또는 "점근 적"은 모두 진실의 근사치입니다. 그렇기 때문에 wilcox.test()및에 여러 옵션 wilcox_test()이 있으며 두 기능이 모두 정확히 동일한 작업을 수행하는 경우 일부 옵션 만 정확하게 일치합니다. 그것은과 같은 wilcox_test()값이 연결되어 때 동안, 심지어 정확한 P-값을 얻을 수있는 wilcox.test()값이 연결되어 때 점근 근사로 다시 떨어진다. Excel 추가 기능이 수행하는 통계 및 p- 값 계산 조합이 무엇인지 모르겠습니다.

다음 질문은 wilcox.test()항상 0을 반환하는 이유 입니다. 생성 한 데이터 세트의 경우 wilcox.test (x, y)를 수행 할 때 검정 통계량의 값은 0이지만 p- 값은 같은. 이유 는 wikipedia 페이지 를 참조하십시오 . wilcox_test()는에서 반환 한 통계의 Z 변환을 반환 wilcox.test()하므로 테스트 통계의 값이 다른 이유입니다.

올바른 p- 값이 있습니까? 예, 그러나 때로는 계산하기가 너무 어려우므로 대략적인 방법을 사용해야합니다 (메모리 부족으로 정확한 계산이 실패하는 방법에 대한 설명은? wilcox_test 참조). 근사치와 정확한 값의 차이는 두 그룹의 위치에서 실제 차이가 매우 작은 경우가 아니면 대부분 중요하지 않습니다.