r语言符号检验的结果解释

r语言符号检验的结果解释
在R语言中，符号检验（sign test）是一种非参数性的统计检验方法，用于比较两组相关样本或配对样本的中位数是否有显著差异。

以下是对R语言中符号检验结果的一般解释：
1. 检验统计量（Test Statistic）：符号检验的检验统计量是由两组配对观测值的差异中非零差异的符号构成的。

正符号表示第一组值大于第二组，负符号表示第一组值小于第二组。

2. p-值（p-value）：p-值是在零假设成立的情况下，观察到的检验统计量或更极端情况的概率。

如果p-值小于显著性水平（通常是0.05），则我们有足够的证据拒绝零假设。

3. 零假设（Null Hypothesis）：零假设通常是两组样本的中位数没有显著差异。

符号检验是基于中位数的差异而不是均值，因此不受数据分布的影响，是一种非参数检验。

4. 备择假设（Alternative Hypothesis）：备择假设表明两组样本的中位数存在显著差异。

5. 置信区间（Confidence Interval）：一些符号检验函数也会提供中位数差异的置信区间，这是一个范围，我们可以合理地认为真实的中位数差异位于这个范围内。

下面是一个使用R语言中的符号检验的示例代码及结果解释：
```R
# 假设vectors 是你的两组样本数据
vectors <- c(5, 7, 8, 10, 12, 15, 6, 9, 11)
result <- sign.test(vectors, mu = 0, alternative = "two.sided")
# 输出检验结果
print(result)
```
解释结果时，主要关注检验统计量、p-值以及对零假设的拒绝或接受情况。

如果p-值小于显著性水平，我们可以拒绝零假设，认为两组样本的中位数存在显著差异。