Devuelve las posiciones de los elementos que cumplen con una condición especificada
x =c(14,2,6,1,3,5,7,9)which(x >5)
## [1] 1 3 7 8
which.max() {base}
Descripción
Determina la ubicación, es decir, el índice del primer máximo de un vector numérico
x =c(14,2,6,1,3,5,7,9)which.max(x)
## [1] 1
wilcox.test() {stats}
Descripción
Argumentos
Realiza pruebas Wilcoxon de una y dos muestras en vectores de datos; esta última también se conoce como prueba “U Mann-Whitney”
x = vector numérico de valores de datos
y = vector numérico opcional de valores de datos
alternative = una cadena de caracteres que especifica la hipótesis alternativa. Puede ser “two.sided” (por defecto, bilateral), “greater” (por mayor) o “less” (por menor). Puede especificar solo la letra inicial
mu = un número que especifica un parámetro opcional utilizado para formar la hipótesis nula
paired = un lógico que indica si desea una prueba apareada. TRUE (muestras apareadas), FALSE (muestras no apareadas)
##
## Wilcoxon rank sum test with continuity correction
##
## data: F1 and F2
## W = 34, p-value = 0.01626
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
Na =c(471,393,712,315,412,419,423,701,301,456)wilcox.test(Na, mu =476, alternative ="l")
##
## Wilcoxon signed rank exact test
##
## data: Na
## V = 19, p-value = 0.2158
## alternative hypothesis: true location is less than 476
wilcox_test() {rstatix}
¡Atención!
Instalar el paquete rstatix para hacer uso de la función wilcox_test.
Para ello utilizar el siguiente código:
install.packages("rstatix")
Descripción
Argumentos
Proporciona un marco fácil de usar para realizar pruebas de Wilcoxon de una y dos muestras
data = data.frame que contiene las variables en la formula
formula = fórmula de la forma x ~ grupo donde x es una variable numérica que da los valores de los datos y grupo es un factor con uno o varios niveles que dan los grupos correspondientes
p.adjust.method = método para ajustar p valores
paired =TRUE sí es una prueba pareada (muestras dependientes) y FALSE para prueba apareada (muestras independientes)
¡Atención!
Instalar el paquete WebPower para hacer uso de la función wp.kanova.
Para ello utilizar el siguiente código:
install.packages("WebPower")
Descripción
Argumentos
Analiza la potencia para ANOVA de dos vías, de tres vías y de k vías
ndf = grados de libertad
f = tamaño del efecto
ng = número de grupos
alpha = nivel de significancia
power = potencia estadística
library(WebPower)wp.kanova(ndf =2, f =0.25, ng =15, alpha =0.05, power=0.8)
## Multiple way ANOVA analysis
##
## n ndf ddf f ng alpha power
## 157.4436 2 142.4436 0.25 15 0.05 0.8
##
## NOTE: Sample size is the total sample size
## URL: http://psychstat.org/kanova
wtd.quantile() {Hmisc}
¡Atención!
Instalar el paquete Hmisc para hacer uso de la función wtd.quantile.
Para ello utilizar el siguiente código:
install.packages("Hmisc")
Descripción
Argumentos
Calcula cuantiles considerando los pesos asociados a cada observación
x = vector de clases o valores de la variable
w = un vector de “pesos”, que pueden ser las frecuencias absolutas o relativas asociadas
prob = proporciones acumuladas del cuantil que se desee