名次和檢定（Rank sum tests）
另一類非參數假設檢定稱為「名次和檢定」。名次是把數值由小到大排序後的位置。你可以把它想成賽跑名次：用時最短（最小）的為第 1 名，第二短為第 2 名，依此類推。
以資料的名次而非原始數值來計算，可以避免對檢定統計量的分布做出假設。它的穩健性類似於中位數比平均數更不受極端值影響。
兩個常見的名次型檢定是 Wilcoxon–Mann–Whitney 檢定（相當於非參數版的 t 檢定）與 Kruskal–Wallis 檢定（相當於非參數版的 ANOVA）。
late_shipments 可供使用。
本練習屬於課程
R 中的假設檢定
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Run a Wilcoxon-Mann-Whitney test on weight_kilograms vs. late
test_results <- ___
# See the result
test_results