在数据分析领域，我们经常遇到数据不符合正态分布的情况，尤其是在处理小样本数据时。这时，传统的t检验就不再适用了。因此，今天我们将介绍一种非参数检验方法——Wilcoxon秩和检验（也称为Mann-Whitney U检验）🔍。

什么是Wilcoxon检验？

Wilcoxon检验是一种用于比较两个独立样本均值差异的非参数检验方法。它适用于数据不符合正态分布或样本量较小的情形。通过这种方法，我们可以判断两个独立样本是否来自具有相同分布的位置总体。📚

如何在R中实现Wilcoxon检验？

在R语言中，执行Wilcoxon检验非常简单。使用`wilcox.test()`函数即可完成。下面是一个简单的例子：

```r

假设我们有两个独立样本 group1 和 group2

group1 <- c(1, 2, 4, 5)

group2 <- c(2, 4, 6, 8)

执行Wilcoxon秩和检验

result <- wilcox.test(group1, group2)

查看结果

print(result)

```

通过上述代码，我们可以得到两组数据是否存在显著差异的统计结果。📊

结论

当面对小样本数据且数据不符合正态分布时，Wilcoxon秩和检验是一个强大的工具。它可以帮助我们做出准确的统计推断。希望今天的分享对你有所帮助！🚀

希望通过这篇文章，你能够更好地理解和应用Wilcoxon检验，解决实际问题中的挑战。如果有任何疑问，欢迎继续探索更多统计学知识！📚