Tutorial analisis Wilcoxon di R Studio Lengkap dengan sintaxnya

Tutorial analisis Wilcoxon di R Studio Lengkap dengan sintaxnya sebagai berikut:

LAGI BUTUH JASA ANALISIS DATA TERPERCAYA? WhatsApp Kami 

 

Analisis Wilcoxon, juga dikenal sebagai uji Wilcoxon tanda tanda, adalah uji statistik non-parametrik yang digunakan untuk membandingkan dua kelompok berpasangan. Ini cocok untuk data yang tidak terdistribusi normal. Dalam R Studio, Anda dapat menggunakan fungsi wilcox.test() untuk melakukan uji Wilcoxon. Berikut adalah langkah-langkahnya:

1. Memasukkan Data

Pastikan Anda telah memasukkan data Anda ke dalam R Studio, terutama data pasangan yang ingin Anda bandingkan. Misalnya, jika Anda memiliki dua variabel yang diukur pada waktu yang berbeda, pastikan data tersebut berpasangan.

R
# Contoh membaca data dari file CSV
data <- read.csv("nama_file.csv")

# Tampilkan struktur data untuk memastikan data telah dimuat dengan benar
str(data)

2. Melakukan Uji Wilcoxon

Gunakan fungsi wilcox.test() untuk melakukan uji Wilcoxon pada data berpasangan. Misalkan kita memiliki dua kelompok data berpasangan, yaitu before dan after:

R
# Misal kita memiliki dua kelompok data berpasangan: before dan after
before <- data$variable_before
after <- data$variable_after

# Lakukan uji Wilcoxon
result <- wilcox.test(before, after, paired = TRUE)

# Tampilkan hasil uji
print(result)

3. Interpretasi Hasil

Hasil uji Wilcoxon akan memberikan beberapa informasi, termasuk nilai V (Wilcoxon signed-rank statistic), nilai p, dan estimasi efek ukuran. Perhatikan nilai p untuk menentukan apakah perbedaan antara dua kelompok signifikan secara statistik. Sebagai contoh:

R
# Menampilkan hasil uji Wilcoxon
print(result)

# Interpretasi hasil
if (result$p.value < 0.05) {
  cat("Terdapat perbedaan signifikan antara dua kelompok.\n")
} else {
  cat("Tidak terdapat perbedaan signifikan antara dua kelompok.\n")
}

Catatan Tambahan:

• Pastikan data Anda memenuhi asumsi untuk uji Wilcoxon.
• Anda dapat menggantikan before dan after dengan variabel sesuai dengan struktur data Anda.
• Sesuaikan pengaturan signifikansi (biasanya 0.05) sesuai dengan kebutuhan Anda.

Pastikan juga untuk membaca dokumentasi resmi R dan fungsi wilcox.test() untuk memahami opsi tambahan yang dapat disesuaikan dengan analisis Anda.