pythonのscipy.stats.ranksumsとRのwilcox.test

Question

両方のpythonのscipy.stats.ranksumsとRのwilcox.testは、Wilcoxonランクサムテストのための両面p値を計算することになっています。私は、同一のデータの両方の機能を実行したときしかし、私は桁違いに異なるp値を取得する：

R：

> x=c(57.07168,46.95301,31.86423,38.27486,77.89309,76.78879,33.29809,58.61569,18.26473,62.92256,50.46951,19.14473,22.58552,24.14309) 
> y=c(8.319966,2.569211,1.306941,8.450002,1.624244,1.887139,1.376355,2.521150,5.940253,1.458392,3.257468,1.574528,2.338976) 
> print(wilcox.test(x, y)) 

     Wilcoxon rank sum test 

data: x and y 
W = 182, p-value = 9.971e-08 
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0 

のPython：

>>> x=[57.07168,46.95301,31.86423,38.27486,77.89309,76.78879,33.29809,58.61569,18.26473,62.92256,50.46951,19.14473,22.58552,24.14309] 
>>> y=[8.319966,2.569211,1.306941,8.450002,1.624244,1.887139,1.376355,2.521150,5.940253,1.458392,3.257468,1.574528,2.338976] 
>>> scipy.stats.ranksums(x, y) 
(4.415880433163923, 1.0059968254463979e-05) 

だから、Rは私に1Eを与えます-7の間にPythonが私に1e-5を与える。

この違いはどこから来て、どれが「正しい」p値ですか。

Answer 1

それは（または連続性補正なしで、正確な正規近似VS）オプションの選択に依存する：

Rのデフォルト：（「正確」が指定されていない場合）デフォルトで

、サンプルが50未満の有限値を含み、 の関係がない場合、正確なp値が として計算されます。それ以外の場合は、通常の近似が使用されます。

デフォルト（上記のように）：

wilcox.test(x, y) 

    Wilcoxon rank sum test 

data: x and y 
W = 182, p-value = 9.971e-08 
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0 

連続性補正と正規近似：

> wilcox.test(x, y, exact=FALSE, correct=TRUE) 

    Wilcoxon rank sum test with continuity correction 

data: x and y 
W = 182, p-value = 1.125e-05 
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0 

連続性補正を行わずに、通常の近似値：もう少しについて

> (w0 <- wilcox.test(x, y, exact=FALSE, correct=FALSE)) 

    Wilcoxon rank sum test 

data: x and y 
W = 182, p-value = 1.006e-05 
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0 

精度：

w0$p.value 
[1] 1.005997e-05 

Pythonは（4.415880433163923）あなたを与えている他の値はZスコアであるように見えます：

2*pnorm(4.415880433163923,lower.tail=FALSE) 
[1] 1.005997e-05 

私は何が起こっているのか知りたい鑑賞することができますが、私にもあることを指摘しますp=1e-7とp=1e-5の間に実際的な違いはほとんどありません。