2群の代表値の差を比較する場合、最も用いられるのが「ｔ検定」である。

しかし、「Studentのｔ検定」は、等分散を仮定しているため、不等分散には対応できない。
これに対応したのが、「Welchのｔ検定」である。多くの統計ソフトやエクセルの「データ分析」機能の「ｔ検定」は、この「Welchのｔ検定」である。
しかし、この2つの「ｔ検定」は、分布の正規性を仮定しているため、正規性が仮定できない（ノンパラメトリックな）状況では、使用できない。この場合は、「Mann-WhitneyのU検定」が広く使われている。

ところが、「Mann-WhitneyのU検定」にも、不等分散の状況ではうまく検定できないという欠点がある。

これらのすべての問題を解決し、正規性も等分散性も仮定しない検定として考案されたのが「Brunner-Munzel（ブルンナー=ムンツェル）検定」である。

詳細については、奥村晴彦先生の「Brunner-Munzel検定」を参照されたい。

これを表計算ソフトで簡易的に行えるようにファイルを作ってみた。

LibreOffice, Calcなどのオープンオフィス→こちら。
Excel→こちら。
※どちらもリンク先からダウンロードして利用してください。

ただ、 @TA25140989 氏の「R」パッケージ「brunnermunzel」の関数「brunner.munzel.test」とは、最終のp値が微妙に異なるので注意されたい。
修正法をおわかりの方は、ぜひご教授ください。