执行随机化测试以评估均值差异。 置换或随机化测试是用于分析实验数据的更标准参数测试的有用替代方法。 它们的优势在于不对数据做出分布假设（例如正态性），同时保持与更标准的测试一样强大。 t 检验假设这两个组是通过从两个正态分布的总体中抽取样本而产生的，并且我们正在调查这些总体的均值是否不同。 另一方面，随机化测试假设一些初始个体被随机分配到两个治疗组。 要检查的排列数量很快会变得非常大，因此，此函数使用两种方法：当可能的排列小于 20.000 时使用精确方法，当排列超过 20.000 时使用蒙特卡罗朴素方法。 语法：pvalue=rndttest(x,y,delta,alpha)
输入：X 和 Y（强制性） - 数据向量。 DELTA 和 ALPHA（可选）- 如果使用 Monte Carlo 方法，则需要评估必须重复该过程的次数，以确保 p 值在具有 (1-ALPHA)*100% 置信
