Rのウィルコクソン順位和検定の効果サイズを決定する方法は？

2つのグループ間で平均p値に差があるかどうかを確認したいと思います。これを行うために、ウィルコクソンの順位和検定を実行します（データは通常は分散されません）。ここまでは順調ですね。最後に、対応するエフェクトサイズを計算します。残念ながら、Rはこれを提供していません。また、次を使用して効果サイズを簡単に計算できるz値も提供しません。効果サイズ= z / sqrt（N）

ここにいくつかのサンプルRコードがあります：

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

誰かがエフェクトサイズを取得する方法を知っていますか？

ウィルコクソン検定に対応する推定量は、Hodges-Lehmann推定量です。「場所の違い」の下wilcox.testのconf.int=TRUEオプションを使用して返されます。

あなたの例のために：

> 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 

ウィルコクソンとその背後にある仮定、およびそれが実際にテストするもの、およびその他のノンパラメトリック推定量の詳細については、このドキュメントが（おそらく）役に立ちます： www.stat.umn.edu/geyer/old03/5102/notes/rank.pdf

数式のzを取得する

library(coin)
mydf <- as.data.frame(d)
wilcoxsign_test(b ~ a, data = mydf, distribution="exact")

そして、Nを40に設定して、数式で効果サイズを計算します。