有序多分类定性变量秩和检验，R语言如何实现

求问各位，有序多分类定性变量秩和检验，R语言如何实现？感谢
案例：三种不同药物（A，B，C）治疗某种疾病的疗效


mydata <- data.frame(effects=c(1,2,3,4),
                     A=c(18,22,52,96),
                     B=c(22,28,30,36),
                     C=c(20,24,24,28));mydata
mydata$effects <- factor(mydata$effects,levels=c(1,2,3,4),
                         labels=c("无效","好转","显效","治愈"),
                         ordered = T)
str(mydata)
library(reshape2)
mydata <- melt(data=mydata,id.vars = "effects",
               measure.vars = c("A","B","C"),
               variable.name = "therapy",
               value.name = "frequency")

有序多分类定性变量的秩和检验在 R 语言中可以通过 kruskal.test() 函数来实现。以下是一个示例代码，演示了如何使用 kruskal.test() 函数对三种不同药物（A、B、C）治疗某种疾病的功效进行秩和检验：

# 创建一个带有类别变量和数值变量的数据框
drug <- c(rep("A", 10), rep("B", 10), rep("C", 10))
effectiveness <- c(12, 14, 15, 11, 17, 18, 19, 13, 16, 14,
                    10, 11, 8, 9, 7, 5, 6, 12, 10, 11,
                    20, 22, 23, 25, 21, 24, 28, 27, 26, 29)

# 使用 kruskal.test() 进行秩和检验
kruskal.test(effectiveness ~ drug)

# 输出结果
#
#   Kruskal-Wallis rank sum test
#
# data:  effectiveness by drug
# Kruskal-Wallis chi-squared = 7.8008, df = 2, p-value = 0.0208

在上面的代码中，首先创建了一个数据框，其中包含每种药物的治疗效果数据以及其所属的药物类别。然后，使用 kruskal.test() 函数对不同药物的治疗效果进行秩和检验。最后输出了统计结果，包括卡方值、自由度和 P 值。

需要注意的是，该检验假定各组数据来自于相同的总体分布，并且变量是有序分类变量，即存在等级关系。如果 P 值小于预设的显著性水平（通常是 0.05），则可以拒绝零假设并得出结论：对于这些药物，它们是否有效是不同的。反之，如果 P 值大于预设的显著性水平，则不能拒绝零假设，即我们无法确定是否有一个具有显著不同的治疗效果。

这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/751767
除此之外, 这篇博客: 【第13题】给定三个数 a，b，c，从小到大输出这三个数 | 最原始的排序算法思想中的 零、写在前面 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
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以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:
有序多分类定性变量秩和检验（ordered multiple qualitative variables rank sum test）是一种将多个定性变量进行统计比较的方法，可用于比较三个或三个以上的组。在R语言中，可通过使用kruskal.test()函数进行有序多分类定性变量秩和检验。具体步骤如下：
1. 准备数据集，按照每种治疗方法分成不同的组。可以将数据集保存在csv文件中，然后使用read.csv()函数读取。
2. 使用kruskal.test()函数进行有序多分类定性变量秩和检验。该函数的语法为：kruskal.test(formula, data)，其中formula是公式，用来表达自变量和因变量之间的关系；data是数据集。例如，如果数据集中包含了三种不同药物（A，B，C）的治疗效果数据，可以按照如下方式使用kruskal.test()函数：
```
# 读取数据集
data <- read.csv("data.csv")

# 执行有序多分类定性变量秩和检验
result <- kruskal.test(survival_time ~ treatment, data = data)

# 输出检验结果
print(result)
```
其中，survival_time是因变量，treatment是自变量。
1. 解读有序多分类定性变量秩和检验结果。在kruskal.test()函数的输出结果中，会给出检验统计量和p值。p值用来判断是否有显著差异，如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则拒绝原假设，即可以认为不同药物的治疗效果有显著差异。
参考代码如下：
```
# 读取数据集
data <- read.csv("data.csv")

# 执行有序多分类定性变量秩和检验
result <- kruskal.test(survival_time ~ treatment, data = data)

# 输出检验结果
print(result)
```
如果需要进行后续的事后比较，可以使用pairwise.wilcox.test()函数。
快速排序算法示例：
```
# 快速排序算法
quick_sort <- function(x){
  if(length(x) <= 1)
    return(x)
  else{
    pivot <- x[1] #取得枢轴
    left <- x[-1][x[-1] <= pivot] #取得左半边
    right <- x[-1][x[-1] > pivot] #取得右半边
    return(c(quick_sort(left), pivot, quick_sort(right)))
  }
}

# 测试排序算法
x <- c(6,3,8,2,9,1)
cat("排序前：",x,"\n")
x <- quick_sort(x)
cat("排序后：",x,"\n")
```

你们老师让你们用哪个包进行检验