R语言Wilcoxon秩和检验：比较两组ISQ得分差异（含协变量控制）

问题： 如何使用R语言比较健康人（124人）和病人（97人）在ISQ得分上的差异是否显著？已知病人ISQ得分不服从正态分布，需要控制'年龄'、'性别'、'受教育年限'、'身高'和'体重'五个协变量。

解决方案： 使用 coin 包中的 wilcox_test() 函数进行Wilcoxon秩和检验，并控制协变量。

步骤：

安装和加载 coin 包： R install.packages('coin') library(coin)
创建数据框： 将数据整理成数据框，确保变量名与数据框中的列名匹配。 R data <- data.frame( group = c(rep('健康人', 124), rep('病人', 97)), ISQ = c(健康人的ISQ得分, 病人的ISQ得分), age = c(健康人的年龄, 病人的年龄), sex = c(健康人的性别, 病人的性别), education_years = c(健康人的受教育年限, 病人的受教育年限), height = c(健康人的身高, 病人的身高), weight = c(健康人的体重, 病人的体重) ) 请将代码中的'健康人的ISQ得分'、'病人的ISQ得分'以及其他变量替换为实际数据。
执行Wilcoxon秩和检验： 使用 wilcox_test() 函数，并通过 | 符号指定要控制的协变量。 R result <- wilcox_test(ISQ ~ group | age + sex + education_years + height + weight, data = data)
打印结果： R print(result)
生成图形： R plot(result)

代码说明:

wilcox_test() 函数执行Wilcoxon秩和检验。* ISQ ~ group 表示比较'group'变量的两组在'ISQ'变量上的差异。* | age + sex + education_years + height + weight 表示控制这五个协变量。

结果解读:

输出结果将包含检验统计量、p值等信息。根据p值判断两组ISQ得分差异是否显著。例如，如果p值小于0.05，则拒绝原假设，认为两组ISQ得分存在显著差异。图形可以直观地展示两组数据的分布情况。