R和python中位数测试的不同pv结果

我有一个37个值的列表（非正态分布）。我想知道这些值中的一个或多个值是否与所有其他值显著不同

例如，如果我的值列表如下所示：

X=[-0.81，-0.77，-0.63，-0.62，-0.59，-0.42，-0.42，-0.37，-0.34，-0.32，-0.25，-0.15，-0.15，-0.14，-0.11，-0.07，-0.03，-0.009,0.018,0.031,0.122,0.21,0.27,0.28,0.29,0.35,0.38,0.38,0.412,0.42,0.51,0.72,1.14,7]

我想测试7.23的最后一个值是否明显高于其他值

我发现，“情绪中位数测试”可能对此有用。除7.23（z）外，我将一个样本作为整个列表，第二个样本（y）作为7.23

当我在Python中使用

scipy

时：

scipy.stats.median_检验（z，y）

（by:），我得到P值=0.98。当我使用R（使用R软件包）（

简单的中位数检验（z，y）

）时，我得到P值<0.0001。 （R的文件：）

为什么结果会有这些差异？我是否使用了正确的统计测试

我还读到有一个“单样本中位数测试”假设有效，但我找不到相应的命令

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提前非常感谢

也许这个问题更适合你，你应该提到你发现的R包

simple.median_test

，因为它不在base中。还要提到它的文档说明了什么。例如，如果您使用了

UsingR:：simple.median.test

，它的文档中没有提到“Mood的中值测试”，但它确实说它返回一个p值。Python文档说它返回一个测试统计数据和一个p值（以及更多）。检验卡方检验统计量为0.98对应于非常低的p值<.0001。你确定你看到的是正确的python输出吗？如果你看到python函数的文档。它是1）计算全局中值：

med=中值（c（z，y））

，2）构建一个列联表，列出z和y中有多少值低于或高于med:

m=矩阵（c（sum（z>med），sum（zmed），sum（Y谢谢大家的评论。1.我已经在stats.stackexchange.com上发布了它，但没有得到答案。2.我编辑了这个问题并添加了R包和文档。3.如果我没有弄错，你是说我在Python和R中使用的测试不一样？我应该使用什么？我很困惑……再次感谢你……请不要交叉发布。