嘿，这个问题的核心是你混淆了Brunner-Munzel检验的检验目标和自己的研究目标，咱们一步步理清楚：

1. 先搞懂Brunner-Munzel检验到底在测什么 #

Brunner-Munzel检验（也叫通用Wilcoxon检验）不是用来检验均值差异的！它的核心是检验两组数据的随机优势（stochastic dominance），具体来说，它关注的参数是：
P(X < Y) + 0.5 * P(X = Y)
这个参数可以理解为“从组0抽一个样本X，从组1抽一个样本Y，X小于Y的概率加上X等于Y概率的一半”，取值范围是0到1。

它的原假设是这个参数等于0.5——意思是两组的分布没有随机优势差异，抽X和Y时，X小于Y的概率和Y小于X的概率差不多。

2. 你的结果其实是一致的，只是误解了置信区间的含义 #

看你的结果：

• p值=0.9482：远大于0.05，说明我们没有足够证据拒绝原假设——也就是没有证据认为两组的随机优势存在差异
• 95%置信区间=(0.3804636; 0.6119364)：这个区间是针对上面那个[0,1]范围的参数的，不是均值差的置信区间！你会发现这个区间包含0.5（原假设的参数值），这和p值>0.05的结论完全一致——我们不能拒绝参数等于0.5的原假设。

你觉得“置信区间不包含0”奇怪，是因为你误以为这个区间是均值差的区间，但实际上这个参数的取值范围根本到不了0，所以这个结果完全正常。

3. 你的研究目标是检验均值差异，用错工具了！ #

如果你的目标是检验两组均值是否有差异，Brunner-Munzel检验根本不是合适的选择。根据你的数据情况，你可以选这些方法：

• 若数据近似正态：用Welch t检验（默认不假设方差齐性）：

  t.test(value ~ treatment, data = df2)
  

• 若数据不符合正态性：用Wilcoxon秩和检验（检验位置差异，虽然不是严格的均值，但在很多场景下可以替代）：

  wilcox.test(value ~ treatment, data = df2)
  

补充：你的模拟数据验证 #

先补全你的模拟代码（原代码里n没定义，这里设为50，总样本量100）：

set.seed(123)
n <- 50
df2 <- data.frame(treatment=rep(c(0, 1), each=n), value = sample(-5:10,100, replace = TRUE))

运行Brunner-Munzel检验后，你可以看输出里的estimate值，它就是那个[0,1]范围的参数，而置信区间也是围绕这个值的，和均值差完全无关。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者anja