无限制内卷的学术圈越来越像“缅甸KK园区”，但是很多博士进学术圈的初心却是：找一个轻松稳定的工作。这可以说是学术缅北最大的黑色笑话。不信，那你就看看牛津大学，Yimon Aye教授的最新大瓜，这位真是重量级，因为她真的是军阀之女！
学术圈的“诈骗话术”是怎样的呢？塑造一个“年纪小，论文多，项目大，职务高”的成功模板，就可以吸引100倍的年轻博士自动内卷，然后再设立很高的终身职位的门槛，外加精神PUA，就可以让失败的99人将原因归咎于自己身上。缅甸军阀和泰国黑警看到了也得自愧不如，还是你们学术圈狠啊！
段时间看到一个名单，2024年印度学术界有超过10名以上的青年博士猝死。然而在这种新闻的评论区，校园内的悲剧却得不到共情，“你们挣的钱多，我们就不操心了”，“假期那么多还不满足”等等。无奈啊，看来各行各业都不轻松！其实在读的博士们以及行业外的人应该明白：高校老师是一个钱少，事多，压力大的糟糕工作。男博士承受前列腺和糖尿病问题的困扰，女博士承受超长加班和没有优质相亲对象的麻烦。做这一行，是为什么呢？
印度国内的博士也要明白，国外高校圈也是一样。这个行业可能已经彻底成为缅甸军阀的全球产业了。
当然：这些说的都是印度学术圈，India！
1. 什么是正态分布？
正态分布数据：使用基于正态分布的参数统计方法，例如 t 检验和方差分析。 非正态分布数据：采用非参数方法（如 Mann-Whitney 检验、Kruskal-Wallis 检验）以降低对分布假设的依赖。
2. 模拟非正态分布数据集并计算显著性差异
代码与说明
# 模拟非正态分布数据集
set.seed(123)
group_C <- rexp(30, rate = 0.2) # 组C：指数分布
group_D <- rexp(30, rate = 0.3) # 组D：指数分布
data_non_normal <- data.frame(
value = c(group_C, group_D),
group = rep(c("C", "D"), each = 30)
)
# 检验正态性（Shapiro-Wilk 检验）
shapiro_C <- shapiro.test(group_C)
shapiro_D <- shapiro.test(group_D)
cat("Shapiro-Wilk 检验结果：\n")
## Shapiro-Wilk 检验结果：
cat("组C p值：", shapiro_C$p.value, "\n")
## 组C p值：0.0001925557
cat("组D p值：", shapiro_D$p.value, "\n")
## 组D p值：7.596977e-07
# 非正态分布显著性检验（Mann-Whitney U 检验 / Wilcoxon 检验）
wilcox_result <- wilcox.test(value ~ group, data = data_non_normal)
cat("\nWilcoxon 检验结果：\n")
##
## Wilcoxon 检验结果：
print(wilcox_result)
##
## Wilcoxon rank sum exact test
##
## data: value by group
## W = 457, p-value = 0.924
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
# 优化非正态分布数据的可视化
ggplot(data_non_normal, aes(x = group, y = value, fill = group)) +
geom_boxplot(outlier.shape = NA, alpha = 0.8, color = "black", size = 0.8) + # 去除离群点，增强线条
geom_jitter(width = 0.2, alpha = 0.6, size = 1.2, color = "black") + # 调整散点样式
scale_fill_manual(values = c("#7570b3", "#e7298a")) + # 自定义颜色（优雅对比）
labs(
title = "Group Comparison with Non-Normal Distribution",
x = "Group",
y = "Value"
) +
theme_minimal(base_size = 14) +
theme(
plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold", size = 16), # 标题居中加粗
axis.title = element_text(face = "bold"), # 坐标轴标签加粗
axis.text = element_text(size = 12), # 坐标轴刻度字体
legend.position = "none", # 不显示图例
panel.grid = element_blank(), # 去除网格线
panel.border = element_rect(color = "black", fill = NA, size = 0.8) # 添加边框
)
