置換檢驗，也稱隨機化檢驗或重隨機化檢驗，以乙個例項去理解置換檢驗。
有兩種處理條件的實驗，十個受試者已經被 隨機分配到其中一種條件（a或b）中，相應的結果變數（score）被記錄在以下**：
a處理b處理
4057
5764
4555
5562
5865
步驟：
score <-c
(40,57
,45,55
,58,57
,64,55
,62,65
) treatment <
-factor(c
(rep
("a",5
),rep(
"b",5)
)) mydata <
- data.
frame
(treatment, score)
t.test
(score~treatment, data=mydata, var.equal=true)
##
## two sample t-test
## ## data: score by treatment
## t =
-2.345
, df =
8, p-value =
0.04705
## alternative hypothesis:
true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -
19.0405455
-0.1594545
## sample estimates:
## mean in group a mean in group b
## 51.0
60.6
=0.04705
p = 0.04705
p=0.04
705，拒絕原假設。
步驟：
置換檢驗通常使用coin包，裡面包含各種置換檢驗函式。
library
(coin)
oneway_test
(score~treatment, data=mydata, distribution=
"exact"
) #單因素精確置換檢驗
##
## exact two-sample fisher-pitman permutation test
## ## data: score by treatment (a, b)
## z =
-1.9147
, p-value =
0.07143
## alternative hypothesis:
true mu is not equal to 0
=0.07143
p = 0.07143
p=0.07
143，接受原假設。
聯絡：
區別：
根據經驗分布依據的資料是否為所有可能的排列組合可進一步將置換檢驗分為以下兩種：
r語言實戰（二）
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