R Wilcoxon秩和检验

两组数据独立，可以使用Wilcoxon秩和检验（更广为人知的名字是Mann-Whitney U检验）
来评估观测是否是从相同的概率分布中抽得的（即，在一个总体中获得更高得分的概率是否比另
一个总体要大）。调用格式为：
wilcox.test(y ~ x, data)
其中的y是数值型变量，而x是一个二分变量。调用格式或为：
wilcox.test(y1, y2)
其中的y1和y2为各组的结果变量。可选参数data的取值为一个包含了这些变量的矩阵或数据框。
默认进行一个双侧检验。你可以添加参数exact来进行精确检验，指定alternative=“less”
或alternative="greater"进行有方向的检验

> with(UScrime, by(Prob, So, median))
So: 0
[1] 0.0382
--------------------
So: 1
[1] 0.0556
> wilcox.test(Prob ~ So, data=UScrime) Wilcoxon rank sum test
data: Prob by So
W = 81, p-value = 8.488e-05
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

你可以再次拒绝南方各州和非南方各州监禁率相同的假设（p<0.001）。
Wilcoxon符号秩检验是非独立样本t检验的一种非参数替代方法。它适用于两组成对数据和
无法保证正态性假设的情境。调用格式与Mann-Whitney U检验完全相同，不过还可以添加参数
paired=TRUE。

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