首先，记住 Mann-Whitney 检验也称为 Wilcoxon 秩和检验可能很有用。由于它是相同的测试，因此无需解释差异；）这里给出了关于 W 统计量和 U 统计量之间差异的常见问题的一个很好的答案：W 统计量是 wilcox.test() 在 R 中输出的吗？和U统计一样吗？

Mann-Whitney/Wilcoxon 秩和检验（后来的 MWW 检验）通过使用 [dprq]wilcox 函数的函数wilcox.test（配对=FALSE ）在R中定义。

但是，人们有时会将 MWW 误认为是 Wilcoxon 符号秩检验。

差异来自假设。在 MWW 检验中，您对两个独立总体之间的差异感兴趣（零假设：相同，替代：存在差异），而在 Wilcoxon 符号秩检验中，您感兴趣的是使用配对/匹配样本检验相同的假设。

例如，如果您在不同的时间点/板/...之间进行了重复（重复）测量，则将使用 Wilcoxon 符号秩检验，因为它是相同的样品，但在不同的时间/在不同的板上测量。

Wilcoxon 有符号秩检验通过使用 [dprq]signrank 函数的wilcox.test函数（paired=TRUE ）在R中定义。

MWW/Wilcoxon 符号秩检验的另一种实现可以通过wilcox_test函数在coin包中找到。