descrTable（y~x1 + x2 + x3......,data = ,method = c(x=2))，y为分组变量，x为暴露因素，method设置为2对指定的定量变量使用秩和检验。 R语言均衡性检验结果如下：

`descrTable()`函数在R语言中通常用于描述性统计分析，特别是在处理分类变量（如分组变量y）和连续或有序定量变量（如暴露因素x）的数据集时。当你看到`y ~ x1 + x2 + x3`这部分，它表示你想要研究分组变量y与多个暴露变量x1、x2和x3之间的关系。`method = c(x=2)`意味着你选择了一种特定的非参数检验方法，这里的2通常对应于Mann-Whitney U test），这是一种用于独立样本间的秩和检验，当数据不适合正态分布或方差不齐时。

当你的`data`参数缺失时，这意味着你需要提供实际的数据框（如dataframe或matrix形式）。均衡性检验的结果可能包括两样本之间秩和的差异、U统计量（U值）、p值，以及可能的效应大小指标（如 Cliff's delta 或 Randles-Cutler effect size）等。

举个例子，如果结果看起来像这样：

   Test Statistic     df        p.value       U1         U2 Method
1            408.5      99 0.0006765399 125750.5  124241.0 Wilcoxon

这说明：

1. **Test Statistic**：秩和检验的统计显著性指标。
2. **df**：自由度，对于两个独立样本的检验通常是n1+n2-2，其中n1和n2是每个样本的观测数。
3. **p.value**：双侧检验的p值，小于0.05通常认为结果是统计学上显著的。
4. **U1 and U2**：两个样本的秩和。
5. **Method**：使用的检验方法（这里是Wilcoxon rank-sum test）。