scipy中wilcoxon检验的统计值异常大

Question

我正在对实验前后的平均心率数据集进行wilcoxon测试。大约有62人参加。在

我运行：

statistic, p-value = wilcoxon(dataBefore - dataAfter)

p值为0.0005，但统计值为498。这似乎是一个异常庞大的数字。我注意到这里归还的东西有些不清楚。我原以为scipy使用了t检验，但我也看到人们把它存储为z统计量。它返回什么？在

这本手册对我来说没什么意义：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.wilcoxon.html上面写着： 统计：float——零上下之差的秩和，以较小者为准 但这对我来说没什么意义。这是人们通常报告的价值吗？在

Answer 1

Wilcoxon符号秩检验用于检验统计量W或检验统计量T。关于W和T的计算细节，请参见Wikipedia，包括一个示例。scipy.stats.wilcoxon计算T。（和R一样，但它称之为统计V）对于N=62，W的最大可能值是1+2+…+62=1953，T的最大可能值是这个值的一半，所以您的T=498就可以了。在

注意WilcoxonT是而不是学生T检验的T。但是在你的例子中，如果前后差异通过正态性，配对t检验可以作为Wilcoxon的替代品，例如GraphPad的checklist。在

这里有一个人工心率数据的例子，Wilcoxonp-值和T与您的案例类似：

import scipy.stats as st, numpy as np

# example data with 63 before-after values  
before = np.arange(50, 70, 0.32)
after = np.arange(46.5, 76.5, 0.48)

print st.wilcoxon(before, after)
print st.ttest_rel(before, after)

输出就是

^{pr2}$

在这个例子中，前后差异是均匀分布的，所以不是很正常，所以Wilcoxon检验是更好的选择。在