Unterschiedlicher z-Wert beim Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test

[hallasan]

Hallo alle miteinander,

ich habe das Problem, dass ich als Ergebnis beim Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test in R einen anderen z-Wert erhalte als mit vielen anderen Rechnern. Die Beispieldaten sind im Anhang und es folgt auch ein kurzes Beispielskript.

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library(coin)
library(exactRankTests)
setwd("./data")

data <- read.table("sample_data.csv", header=TRUE, sep=";", dec=".")

wilcox.test(data$data ~ data$typ, paired = TRUE, exact=TRUE) # Stats
wilcoxsign_test(data$data ~ data$typ, distribution="exact") # Coin
wilcox.exact(data$data ~ data$typ, paired=TRUE, alternative="two.sided", exact=TRUE, conf.int=TRUE) # ExactRankTests

Der wilcoxsign_test von coin gibt mir einen Wert von –12.016. Ich habe den Wert mit einigen Onlinerechnern überprüft, die alle auf einen anderen Wert kommen, nämlich –8.51. Beispiele dafür sind https://www.socscistatistics.com/tests/ ... ault2.aspx, https://mathcracker.com/wilcoxon-signed-ranks.php, http://vassarstats.net/wilcoxon.html, https://www.ai-therapy.com/psychology-s ... 3122013137.

Nun irritiert mich vor allem, dass alle anderen Rechner den gleichen Wert errechnen, nur der Wert aus R unterscheidet sich. Welchem Wert kann ich trauen und warum erhalte ich unterschiedliche Ergebnisse?

[student]

Es ist sehr heiß, ich gehen nicht raus und deswegen habe ich mir Dein Beispiel mal angeschaut!
Ich habe Deine Daten mal umsortiert, um den Überblick zu behalten:

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> str(Daten)
'data.frame':   96 obs. of  3 variables:
 $ pre : num  0.952 0.847 0.81 0.787 0.276 ...
 $ post: num  0.3257 0.2334 0.2212 0.2423 0.0773 ...

Dann coin installiert und siehe da (Du hast keine Bindungen vorliegen, deswegen habe ich auch "exact") verzichtet:

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> wilcoxsign_test(Daten$pre~Daten$post, paired = TRUE)

        Asymptotic Wilcoxon-Pratt Signed-Rank Test

data:  y by x (pos, neg) 
         stratified by block
Z = 8.5072, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true mu is not equal to 0

Da sehe ich doch die 8,51....

[hallasan]

Danke für deine Antwort! Ich habe es auch mit deinem Aufruf probiert und erhalte jetzt das selbe Ergebnis. Als passenden Code zum Beispiel oben:

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data <- read.table("sample_data.csv", header=TRUE, sep=";", dec=".")
library(coin)

wilcoxsign_test(data ~ typ, data, paired=TRUE) # z=-12.016
wilcoxsign_test(data$data[data$typ=="pre"] ~ data$data[data$typ=="post"], paired=TRUE) # z=8.5072

Ich kann aber immer noch nicht nachvollziehen, wieso ich dabei verschiedene Ergebnisse erhalte. Im coin Manual wird der Aufruf folgendermaßen beschrieben:

wilcoxsign_test(formula, data, subset = NULL, ...)

formula: a formula of the form y ~ x | block where y is a numeric variable, x is a factor with two (sign_test and wilcoxsign_test) or more levels and block is an optional factor (which is generated automatically if omitted).
data: an optional data frame containing the variables in the model formula.

Mein ursprünglicher Aufruf war demnach korrekt, oder nicht?

[student]

M. E. macht nur diese Art

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wilcoxsign_test(data$data[data$typ=="pre"] ~ data$data[data$typ=="post"], paired=TRUE)

des Funktionsaufruf Sinn. Über die Bedeutung und Anwendung von

y ~ x | block

(in Verbindung mit Deiner Datenstruktur) kann ich nichts sagen, ohne tiefer einzusteigen.

[hallasan]

Diesen Teil des Manuals meine ich:

where y is a numeric variable, x is a factor with two […] or more levels

y sind bei mir die Daten, die durch den Faktor x in pre und post aufgeteilt werden. Warum macht für dich nur die andere Art des Aufrufs Sinn?