1、单样本和两样本的秩和检验
单样本和配对样本检验采用Wilcoxon符号秩检验，两独立样本检验采用Wilcoxon秩和检验(和Mann-Whitney检验等效)。
wilcox.test(x, y = NULL,
alternative = c("two.sided", "less", "greater"), #默认双侧检验
mu = 0, #单样本检验时，mu为已知总体的中心位置；两样本检验时，为总体之差的中心位置
paired = FALSE, #定义是否配对检验
exact = NULL, correct = TRUE, #默认样本含量低于50且没有结时，计算精确p值，否则连续性校正
conf.int = FALSE, conf.level = 0.95) #是否输出可信区间及其置信水平
例：
x=rnorm(100, 175, 5); wilcox.test(x, mu=180); #单样本检验
y=rnorm(100, 180, 10); wilcox.test(x, y, paired=TRUE); #配对样本检验
wilcox.test(x, y); #两独立样本检验
2、多样本的Kruskal-Wallis秩和检验
kruskal.test(x) #x是一个列表(！)，可使用list(x1, x2, ...)将若干变量包进来
3、频数行列表的检验
chisq.test(x) #x是一个矩阵，默认对四格表进行连续性校正
fisher.test(x) #x是一个矩阵，计算确切概率，用于大样本会非常消耗资源
附：
1、可用p.adjust对多重比较的P值进行校正
2、stats包里有几个pairwise.*函数也可用于多重校正，当前包括四个函数：
pairwise.prop.test
pairwise.t.test
pairwise.table
pairwise.wilcox.test
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