在R中使用一个样本Kolmogorov Smirnov检验进行组内变异/分布

问题描述

我试图在我的数据的寄生和非寄生组中找到声音参数“低频”，“高频”等的组内变化，以进行比较。由于我的数据集很大，所以这里是数据集的结构。

> str(mydata)
'data.frame':   1065 obs. of  7 variables:
 $ Cuckoo.Sp.     : Factor w/ 79 levels "","African Cuckoo (Cuculus gularis)",..: 74 1 1 1 1 1 57 1 1 1 ...
 $ Parasitism     : Factor w/ 2 levels "Non-Parasitic",..: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
 $ Low.Frequency  : num  2256 2071 2223 2052 2227 ...
 $ High.Frequency : num  3802 3930 3752 3874 3869 ...
 $ Delta.Frequency: num  1546 1860 1529 1822 1642 ...
 $ Delta.Time     : num  0.486 0.445 0.422 0.451 0.538 0.474 0.678 0.76 0.747 0.752 ...
 $ Peak.Frequency : num  3000 2842 2950 2842 3165 ...

由于数据不是正态分布的，因此只建议进行两个类别的分类，因此建议我执行ks.test而不是ANOVA，并且该测试也是先前对非常相似的数据进行的研究所使用的测试。但是我正在努力弄清楚如何进行此测试。我将数据分为“寄生”组（para）和“非寄生”组（nonpara），并运行以下代码：

> ks.test(nonpara$Low.Frequency,"pnorm",alternative="two.sided",exact=NULL)

        One-sample Kolmogorov-Smirnov test

data:  nonpara$Low.Frequency
D = 1,p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: two-sided

Warning message:
In ks.test(nonpara$Low.Frequency,alternative = "two.sided",:
  default ks.test() cannot compute correct p-values with ties;
 see help page for one-sample Kolmogorov test for discrete distributions.
> ks.test(para$Low.Frequency,exact=NULL)

        One-sample Kolmogorov-Smirnov test

data:  para$Low.Frequency
D = 1,p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: two-sided

Warning message:
In ks.test(para$Low.Frequency,:
  default ks.test() cannot compute correct p-values with ties;
 see help page for one-sample Kolmogorov test for discrete distributions.

我的问题是我得到了非常低的P值和D值1，这是不正确的。任何帮助将不胜感激或替代测试的建议。由于covid或旨在帮助我并且不幸地挣扎的人们的任何帮助，我与大学的接触不多。

解决方法

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