有人可以用简单的英语（最好不使用paired这个词）或在合适的时候使用例子来解释wilcox.test(x,y,paired=TRUE)吗？
我已经阅读了谷歌上的 R 文档和各种链接，但我不能 100% 确定我明白了。如果有人愿意简单地解释一下，我会更高兴继续并在我的数据上使用它。
目前我认为比较像amount.on.monday和这样的数据是合适的，amount.on.friday但不适合比较time.i.eat和amount.on.monday？
time.i.eat=c(1,2,3,4)
amount.on.monday=c(1,1,1,1)
amount.on.friday=c(2,2,2,2)
（对不起，但我将不得不使用“配对”这个词）
这个问题有两个方面：1）何时使用配对测试 2）何时使用 Wilcoxon
当数据不独立并且依赖关系导致 1 对 1 匹配时，配对测试是合适的。例如，假设我想研究男性和女性的身高。如果我随机收集 100 个男性和 100 个随机女性，数据是独立的：Bob 的身高与 Mary 的身高无关。但是，如果我收集 100 对兄弟姐妹的数据，这些数据并不是独立的：兄弟姐妹会共享许多影响身高的因素。而且，由于他们是兄弟姐妹对，因此配对测试有效。
Wilcoxon 检验（与 t 检验相反，例如）是非参数的。他们不假设有关分布的事情。当数据非常不正常时，t 检验可能不合适，一种替代方法是 Wilcoxon。此外，Wilcoxon 检验整个分布，而 t 检验是均值检验。