Wilcoxon检验（也被称为Mann-Withney-Wilcoxon检验）是一种非参数检验，意味着它不依赖于属于任何特定参数的概率分布家族的数据。非参数检验的目标与参数检验的目标相同。然而，它们比参数检验有一个优势：它们不需要假设分布的正态性。例如，学生t检验只有在数据是高斯的或样本量足够大（通常n≥30）时才适用。在其他情况下，应该使用非参数检验。
有人可能会问，为什么我们不总是使用非参数检验，这样我们就不必为检验正态性而烦恼。原因是，当正态性假设成立时，非参数检验通常不如相应的参数检验有力。因此，在其他条件相同的情况下，如果数据遵循正态分布，使用非参数检验，当无效假设为假时，你拒绝无效假设的可能性就会降低。因此，在满足假设的情况下，最好使用统计检验的参数化版本。
我们将介绍Wilcoxon检验的两种情况，以及如何通过两个例子在R中执行它们。
采用Wilcoxon检验比较两组是否存在显著性差异。要比较的两组是:
独立样本非独立样本独立样本对于独立样本的Wilcoxon检验，假设我们想测试女性和男性学生在统计学考试中的成绩是否不同。
我们收集了24名学生的成绩(12名女生，12名男生):
#rep("Girl",12)为把字符“Girl”重复12次dat