Rで計算されないデータセット。原因がわからない。どう解釈したらよいのでしょう？ Brunner-Munzel 検定。 Brunner-Munzel 検定でいくつかのデータセットを検定していますが，不思議なことに，1つのデータセットだけ 検定結果が無限大(Inf)と算出されてしまいます。 似たような他のデータは検定されるのに，1つだけ以下のような結果が算出されてしまいます。 ほとんど検定のいらないようなデータなのですが，他のデータではこのようなことにならないので原因がわからず困っています。 もし原因がわかる方がおりましたらご助言お願いします。 問題の変数は以下の2変数(x1, y1)です。 ------------------------------------------------------------------------------------ x1 <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1) y1 <- c(4,2,4,2,2,2,3,3,3,2,3,3,3,2,4,3,2,2,3,4,2,2,3,2,4,3,2,2,3,2,5,2,2,4,4,2,3,2,3,3,3,4,5,3,2,2,2,4,3,5,3,4,3) ------------------------------------------------------------------------------------ これをRのBrunner-Munzel Test [brunner.munzel.test(x1,y1)] で検定すると，検定結果が算出されません。以下の結果が表示されます。 ------------------------------------------------------------------------------------ Brunner-Munzel Test data: x1 and y1 Brunner-Munzel Test Statistic = Inf, df = NaN, p-value = NA 95 percent confidence interval: NaN NaN sample estimates: P(X<Y) .5*P(X=Y) 1 ------------------------------------------------------------------------------------ なお，似たようなデータセットではこのような結果は算出されません。例えば以下の2変数です。 ------------------------------------------------------------------------------------ x2 <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1) y2 <- c(4,2,4,2,2,2,2,3,3,2,3,2,2,2,4,2,2,2,4,3,2,2,3,3,5,2,2,3,2,3,1,2,2,4,3,2,3,3,2,1,3,3,5,2,2,3,2,3,2,1,4,2,3) ------------------------------------------------------------------------------------ この2変数(x2,y2)では以下の結果が算出されます。 ------------------------------------------------------------------------------------ Brunner-Munzel Test data: x2 and y2 Brunner-Munzel Test Statistic = 29.439, df = 52, p-value < 2.2e-16 95 percent confidence interval: 0.939546 1.003850 sample estimates: P(X<Y) .5*P(X=Y) 0.9716981 ------------------------------------------------------------------------------------ x1とx2は同じなので，y1に原因があることは明確です。 また，マンホイットニーのU検定(wilcox.test)で試してみても，x1とy1では結果が同じように算出されてしまいます。 これはどのように解釈したらいいのでしょうか？ 全く原因がつかめません。どなたかわかる方がおりましたら，よろしくお願いいたします。