Wilcoxon 配对检验是一种非参数检验，用于比较两个配对组。

与配对 t 检验一样，计算该检验的第一步是用一个配对值减去另一个配对值。如果是治疗前后的值，差值就是治疗后的变化。

下一步是对这些差异的绝对值进行排序。

但是，如果对于某一对成对值来说，两个值完全相同，因此前后值完全相同，会发生什么情况呢？

Wilcoxon 在开发这个检验时，建议忽略这些数据。设想有十对成对值。在九对中，前后值是不同的，但在第十对中，这两个值是完全相同的（记录的精度）。使用 Wilcoxon 的原始方法，第 10 对数据将被忽略，而对其他 9 对数据进行分析。

Pratt(1) 提出了一种不同的方法来处理并列值。Prism 6 及以后的版本提供了使用这种方法的选择。

您应该选择哪种方法？显然，如果成对值之间没有并列关系（差值不等于零），那就无所谓。本示例中，如果 200 个配对值中有一个这样的值，也没有什么关系。

直觉告诉我们，不应该忽略数据，普拉特的方法更好。 Connover (2) 已经证明，这两种方法的相对优劣依赖于数据的基本分布，而这是你所不知道的。

1.Pratt, J.W. and Gibbons, J.D. (1981), Concepts of Nonparametric Theory, New York：Springer Verlag.

2.WJ Conover,On Methods of Handling Ties in the Wilcoxon Signed-Rank Test, Journal of the American Statistical Association, Vol. 68, No.