Datensatz einlesen und Variablen spezifizieren

# Datensatz einlesen
Schrifttyp.A <- c(8,4,17,12,10,13,3,7,8,6)
Schrifttyp.B <- c(15,7,17,13,8,13,2,18,12,14)
data <- data.frame(Schrifttyp.A, Schrifttyp.B)

# Variablen spezifizieren
Gruppe1 <- "Schrifttyp.A"   # Names des Faktors eingeben 
Gruppe2 <- "Schrifttyp.B"   # Name der abhängigen Variable eingeben

Signifikanztest, Anzahl Nulldifferenzen, T-Wert und Median der Differenzen

# Behandlung der Nulldifferenzen:
# Die eine Hälfte der Nulldifferenzen wird zu den negativen und die andere zu den positiven Differenzen gezählt.
data2 <- na.omit(data[, c(Gruppe1, Gruppe2), drop=FALSE])
D <- data2[,Gruppe1] - data2[,Gruppe2]
T.pos.k <- T.pos <- sum(sign(D)>0)
T.neg.k <- T.neg <- sum(sign(D)<0)
T.0  <- sum(sign(D)==0)
if  (T.0 != 0) {
    if (T.0 %% 2 ==0) {
        T.pos.k <- T.pos + .5*T.0
        T.neg.k <- T.neg + .5*T.0
    } else {
        T.pos.k<- T.pos + .5*(T.0-1)
        T.neg.k<- T.neg + .5*(T.0-1)}}

# Nulldifferenzen
ND <- sum((data2[,Gruppe1]-data2[,Gruppe2])==0)

# Signifikanztest (Binimialtest)
# Zweiseitiger p-Wert
p <- 2*pbinom(q=min(T.pos.k, T.neg.k), size= T.pos.k + T.neg.k, prob=.5)
 
list("Anzahl Nulldifferenzen"=ND, "p-Wert"=round(p,3))
## $`Anzahl Nulldifferenzen`
## [1] 2
## 
## $`p-Wert`
## [1] 0.344

Grafiken

Bei diesem Test ist das Histogramm der Differenzen informativ.