[程式] R 的wilcox.test及統計問題

[innocent817 (Shawn純真)]

[軟體程式類別]:
R

[程式問題]:
wilcox.test

[軟體熟悉度]:
低(1~3個月)

[問題敘述]:
不好意思，小的半路出家，因為論文需求"可能"需要用到wilcoxon signed-rank test因此想請問版上的大大們幾個問題

1,統計問題
我現在有多組成對的排序資料，是根據同一筆資料(10組方案，3個準則)使用不同多準則方法得到的方案排序
如下所示：
   1 2 3  4 5 6 7 8 9 10
================================
A :7 1 4 10 2 6 3 8 5  9
B1:7 1 4 10 2 6 3 8 5  9

   1 2 3  4 5 6 7 8 9 10
================================
A :7 1 4 10 2 6 3 8 5  9
B2:7 1 4 10 2 5 3 8 6  9

   1 2    3    4 5 6 7 8 9 10
================================
A :7 1    4   10 2 6 3 8 5  9
B3:3 1  9.5  9.5 4 7 8 5 2  6

以A,B3來看，就是第一筆資料在A方法排第7名，在B3方法排第3名
第二筆資料在A方法排第1名，在B3方法排第1名
第三筆資料在A方法排第4名，在B3方法排第9.5名(3,4共享第9名，(9+10/2=9.5))

想請問像以上的資料可以使用wilcoxon檢定嗎？
因為我在網路上看的範例多為使用不同方法得到的原始資料，而非排序過的數據
這樣是否可行？因為從片面了解到wilcoxon可以用來比較兩個方法出來的結果是否相同

2.R的wilcox.test
使用wilcox.test把上述的資料丟進來後出現下列結果：

        Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data:  as.numeric(researching_10[7, 11:20])
V = 27, p-value = 0.6344
alternative hypothesis: true location is not equal to 0

警告訊息：
1: In wilcox.test.default(as.numeric(researching_10[7, 11:20])) :
  cannot compute exact p-value with ties
2: In wilcox.test.default(as.numeric(researching_10[7, 11:20])) :
  cannot compute exact p-value with zeroes

想請問這樣是兩個數據不相等的意思？
下面的警告訊息是因為我的樣本數太少嗎？
還是像A1&B1的情況，相同的數據太多，所以差為0的筆數太多？

由於是半路出家，所以對一些基本的統計問題不太了解
有看過版上一些相關的文章，可是感覺跟我遇到的問題又不太一樣
因此想請問版上大家對這個方法的了解，謝謝

[程式範例]:


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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 163.14.45.36
※ 文章網址: http://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1404914395.A.0E5.html
→ andrew43:看不懂你的資料是什麼。
→ andrew43:是不是說明清楚資料怎麼產生的?
→ innocent817:先生成十組三維資料，i in 1:10 X[i]<-runif(3,0,1)
→ innocent817:然後使用一些多準則方法進行排序，上方的1:10代表方案
→ innocent817:A1可視為rank(sum(x[i]))，B1則是rank(max(x[i]))
→ innocent817:簡單來說是要看方案在不同方法後的排序是否有差異
※ 編輯: innocent817 (163.14.45.36), 07/09/2014 23:40:46
→ innocent817:修改了一下前面文章的表達方式~
→ andrew43:如果10筆資料彼此獨立，那可以採用配對設計。
→ andrew43:看起來你在R中沒有採用配對設計，注意一下。
→ andrew43:不過我想，如果是20個資料做rank會比10個資料做rank還
→ andrew43:要有利。我還是對你這種排序方法進行這個檢驗感到懷疑。
→ innocent817:不好意思，可以請問懷疑的點在那嗎？因為我對這個方法
→ innocent817:不熟悉，有任何不可行的考量都可以說出來讓我瞭解
→ innocent817:另外，成對比較是指加上paired=TRUE吧！這個我會加上
→ innocent817:去的;樣本其實有分10組跟100組，不過還是謝謝大大的
→ innocent817:提醒