一、Wilcox检验是什么意思？
Wilcox检验是一种非参数检验方法，用于判断两组数据之间是否有差异。和T检验与方差分析等参数检验方法相比，Wilcox检验不依赖于数据是否呈正态分布、方差是否相等等假设条件，更适用于对小样本或者非正态分布数据的分析。 Wilcox检验的基本思想是将两组数据合并后按照大小排序，然后计算出每一组中相同秩次的数据之和，即秩和。最后，通过比较秩和的大小来判断两组数据之间是否存在显著差异。
二、Wilcoxon秩和检验表格
Wilcoxon秩和检验表格是用来计算Wilcox检验的统计量，在Wilcox检验中，我们需要计算出秩和以及Z值和P值。
# Wilcox检验统计量计算示例代码
from scipy.stats import wilcoxon
A = [1, 2, 3, 4, 5]
B = [2, 3, 4, 5, 6]
statistic, p_value = wilcoxon(A, B)
print('Wilcox秩和检验统计量：', statistic)
print('Wilcox秩和检验P值：', p_value)
三、Wilconxont检验、U检验和Wilcoxon检验
Wilcoxon检验的有两种形式，Wilcox秩和检验和Wilcox符号秩检验，称作Wilconxont检验。其中，Wilcox秩和检验常用于比较连续数据，Wilcox符号秩检验常用于比较有序分类数据。 U检验也是一种非参数检验方法，和Wilcox检验的思路类似，使用秩和的方式来判断两组数据之间是否存在显著差异。U检验的优点是，在样本量很小时仍然具有较好的统计功效。
四、Wilcox秩和检验例题
以下是一组数据的Wilcox秩和检验实例代码：
# Wilcox秩和检验例题代码示例
import numpy as np
from scipy.stats import wilcoxon
A = np.array([56, 46, 88, 41, 64, 84, 97, 83, 74, 81])
B = np.array([49, 46, 76, 79, 84, 68, 92, 78, 82, 81])
statistic, p_value = wilcoxon(A, B)
print('Wilcox秩和检验统计量：', statistic)
print('Wilcox秩和检验P值：', p_value)
运行以上代码后，可以得到统计量为19.0，P值约为0.49，由于P值大于0.05，所以我们判定两组数据之间不存在显著差异。
