WMW検定は，Mann-WhitneyのU検定とWilcoxonの順位和検定の総称です．正規分布を仮定しないWMW検定は，どんな確率分布にも対応しますが，比較する2つの母集団が同じ形状の確率分布に従うという過程があります．
RでWMW検定を行うには"exactRankTests"パッケージのインストールが必要です．パッケージのインストールは，Rを立ち上げて，以下のコマンドを実行します（ミラーの選択を求められるので，近い場所〜例えばJapan〜を選んでダウンロードします）．
> install.packages("exactRankTests")
ダウンロードが済んだら，以下のコマンドを実行してライブラリをロードします．
> library(exactRankTests)
前回までと同様にデータの読み込みが完了している前提で検定を行います．WMW検定を行うコマンドは，
> wilcox.exact(A ~ B)
となります．
実行してみます．
> wilcox.exact(choles ~ suppl)
すると，以下のような返答が返ってきます．
Exact Wilcoxon rank sum test
data: choles by suppl
W = 3, p-value = 0.05556
alternative hypothesis: true mu is not equal to 0
P値は0.05556で，有意水準のαの0.05（5%）より大きいので，統計的に有意な差は認められないので「サプリメントAの飲用者とBの飲用者の間にはコレステロール値に統計的な有意な差は認められなかった（P=0.056）」と結論づけられます．
"exactRankTests"パッケージを使わない場合は，Rに標準装備されている wolcox.testを使うこともできます．
> wilcox.test(choles ~ suppl)
Wilcoxon rank sum exact test
data: choles by suppl
W = 3, p-value = 0.05556
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
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