如何通过Wilcoxon rank sum exact test判断哪组样本的中位数更大

研究核心假设：入侵雄狮接管狮群时会造成幼崽死亡，同时带来极高的环境不确定性，雌狮可能会推迟排卵，直到环境不确定性消退后再进入繁殖周期。

检验概念校准 #

• 你当前对检验结果的判定逻辑可以补全边界：Wilcoxon秩和精确检验属于独立样本非参数检验方法，核心原假设为两组样本来自分布完全一致的总体。当检验返回p<0.05时，可拒绝原假设，判定两组的分布位置存在显著差异；但p值本身不指示差异方向，需要结合两组的秩和水平、样本中位数判断实际的间隔长短偏向。

题目实操步骤 #

• 数据准备：在RStudio中导入本地的lions.csv文件，核对数据结构：需包含分组列（两类失崽雌狮：杀婴事件失崽、意外原因失崽）、繁殖间隔列（从失崽到产下下一胎的时间长度）。题目配套的参考数据表格对应lions.csv内的测量值，可直接读取本地文件使用，无需跳转外部链接。
• 检验运行：因题目明确说明数据不服从正态分布，直接运行精确版Wilcoxon秩和检验，对应R代码为：
  wilcox.test(reproduction_interval ~ loss_type, data = lions, exact = TRUE)
• 结果对应逻辑：结合研究提出的雌狮排卵推迟机制，杀婴失崽的场景对应雄狮入侵接管的高不确定性环境，这类雌狮的繁殖间隔会显著长于意外失崽组（意外失崽无狮群主权更迭带来的不确定性，雌狮无需推迟排卵）。因此题目填空答案为长。

易错提醒 #

• 非参数检验的显著结果不代表两组的分布形状完全不同，本题仅需判断繁殖间隔的方向性差异即可，无需过度解读分布形态差异。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Laith Ali