Чим відрізняється wilcox.test від монети :: wilcox_test в R?

Ці дві функції існують в R, але я не знаю їх відмінностей. Здається, що вони повертають однакові p-значення лише під час дзвінка wilcox.testз correct=FALSEі wilcox_test(в пакеті монети) з distribution="aymptotic". Для інших значень вони повертають різні p-значення. Також wilcox.testзавжди повертає W = 0 для мого набору даних, незалежно від налаштувань його параметрів:

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

Також, коли я намагаюся використовувати інші інструменти, крім R (деякі доступні в Інтернеті, інші як додатки Excel), іноді вони повідомляють про різні p-значення.

Тож як я можу знати, який інструмент дає "правильне" значення p?

Чи є "правильне" p-значення, або якщо кілька інструментів дають p-значення <0,05, чи повинен я бути щасливим? (Іноді ці інструменти не пропонують стільки можливостей параметризації, як Р.)

Що я тут пропускаю?

Ключове запитання ви знайдете у? Wilcox.test у розділі Примітки:

Література не є одностайною щодо визначень суми рангів Вілкоксона та тестів Манна-Вітні.

Отже, це означає, що існує більше ніж один спосіб зробити цей непараметричний тест зміни місця розташування між двома зразками. Крім того, враховуючи кожне визначення, існує більше ніж один спосіб отримати значення ap. "точне" означає, що воно абсолютно правильне, тоді як "наближене" або "асимптотичне" - це обидва наближення істини. Ось чому є кілька варіантів і в wilcox.test()і wilcox_test(), і лише деякі з них відповідають точно - коли у вас обидві функції роблять абсолютно одне і те ж. Схоже, wilcox_test()можна отримати точні р-значення, навіть коли є пов'язані значення, в той час як wilcox.test()повертається до асимптотичного наближення, коли є пов'язані значення. Я б не знав, яке поєднання статистичних та p-значень обчислює надбудова Excel,

Наступне ваше запитання - чому wilcox.test()постійно повертаєте 0. Для створеного вами набору даних значення тестової статистики дорівнює 0, коли ви робите wilcox.test (x, y), але це буде 49, коли ви робите wilcox.test (y, x), хоча значення p буде те саме. Дивіться сторінку wikipedia з причин. wilcox_test()повертає Z перетворення повернутої статистики wilcox.test(), тому вони мають різні значення тестової статистики.

Чи є правильне p-значення? Так, але іноді це важко обчислити, і тому нам потрібно використовувати приблизні методи (див.? Wilcox_test для описів того, як точний обчислення може вийти з-за недостатньої пам'яті). Різниці між наближенням і точним значенням здебільшого не мають значення, якщо справжня різниця в розташуванні двох груп не дуже мала.