我想确定两组之间的平均 p 值是否存在差异。为了做到这一点，我执行了 Wilcoxon 的秩和检验（数据不是正态分布的）。到现在为止还挺好。最后，我要计算相应的效果大小。不幸的是，R 没有提供这个。它也不提供可以使用以下公式轻松计算效果大小的 z 值：效果大小 = z / sqrt(N)
这是一些示例 R 代码：
a=rep(0:1,each=20) #grouping variable
b=c(rnorm(20, .03,.01), rnorm(20, .02, .009)) #vector of p-values
d=cbind(a,b)
test = wilcox.test(b ~ a, data = d) #perform Wilcoxon rank-sum test
test
有人知道如何获得效果大小吗？
对应于 Wilcoxon 检验的估计量是 Hodges-Lehmann 估计量；它是通过wilcox.test使用conf.int=TRUE“位置差异”下的选项返回的。
对于您的示例：
> wilcox.test(b~a,data=d, conf.int=TRUE)
Wilcoxon rank sum test
data: b by a
W = 355, p-value = 6.914e-06
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
95 percent confidence interval:
0.008657301 0.021523993
sample estimates:
difference in location
0.01442617
有关 Wilcoxon 及其背后的假设的更多信息，以及它实际测试的内容以及其他非参数估计器，本文档（可能）很有帮助： www.stat.umn.edu/geyer/old03/5102/notes/rank.pdf
通过以下方式获取公式的 z
library(coin)
mydf <- as.data.frame(d)
wilcoxsign_test(b ~ a, data = mydf, distribution="exact")
并使用您的公式计算效果大小，将 N 设置为 40