ウィルコクソンの順位和検定、マン・ホイットニーのU検定

rank_sum <- dat_xy3 %>%<br>  group_by(group) %>%<br>  summarise(sum_rank = sum(rank))<br>print(rank_sum)

# グループ別のランク和の計算
Wx = 75
Wy = 135

# サンプルサイズ
nx <- sum(group == "X")
ny <- sum(group == "Y")
n <- nx + ny

# U統計量の計算
# Y群を基準にしているので、ここではWyを使用します


#期待値
EW <- ny*(n+1)/2
#分散
VW <-  nx*ny*(n+1)/12
# Z値の計算
Zw <- (Wy - EW) / sqrt(VW)

# 結果の出力
Zw

#p値
pnorm(Zw, lower.tail = FALSE)

# グループ別のランク和の計算
Wx = 75
Wy = 135

# サンプルサイズ
nx <- sum(group == "X")
ny <- sum(group == "Y")
n <- nx + ny

# U統計量の計算
# Y群を基準にしているので、ここではWyを使用します
U <- nx*ny+ny*(ny+1)/2-Wy

#期待値
EU <- nx*ny/2

# タイデータの個数
t　<- table(dat_xy3$rank) 
# タイの修正項
T <- sum(t^3 - t) 
#分散
VU <- (nx*ny/12)*((n+1)-T/(n*(n-1)))

# Z値の計算
Zu <- abs(U - EU) / sqrt(VU)

# 結果の出力
Zu

#p値
pnorm(Zu, lower.tail = FALSE)

wilcox.test(
  data ~ group,
  data = dat_xy,
  alternative = "greater",
  correct =FALSE
)