P值的解读
威尔科xon检验是一种用于比较两组配对数据的非参数检验。Prism首先计算每组配对数据之间的差值，并将这些差值的绝对值从低到高进行排序。 随后，Prism 将A列数值较高时的秩和求和，将B列数值较高时的秩和求和，并报告这两个秩和。如果两个组别的秩和平均差异显著，则P值将较小。
P值回答了以下问题：
如果 P 值较小，则可以拒绝“差异由偶然因素造成”这一假设，并据此得出两个总体中位数不同的结论。
如果 P 值较大，则数据无法提供任何依据让您得出总体中位数存在差异的结论。这并不等同于说中位数是相同的，只是您没有令人信服的证据表明它们存在差异。如果样本量较小，威尔科克斯顿检验在检测微小差异方面的功效较弱。
P 值的计算方法
如果配对数少于 200 对，Prism 将计算精确P值。更多详细信息请参见关于威尔科克斯符号秩检验的页面。Prism 6 及更高版本即使存在并列情况也能进行此计算。当配对数超过 200 对时，它将通过高斯近似法计算 P 值。 此处所用的“高斯”一词与秩和的分布有关，并不意味着您的数据必须服从高斯分布。
Prism 如何处理数值完全相同的配对
如果部分受试者在干预前后的数值完全相同（两列数值完全一致），会发生什么情况？
当威尔科克斯顿（Wilcoxon）开发此检验时，他建议直接忽略这些数据。假设共有十对数据。 其中九对的前后值不同，但第十对的值完全相同，因此差值为零。采用威尔科克森的原始方法，该第十对将被忽略，其余九对将进行分析。InStat 以及 Prism 的早期版本（至第 5 版）都是这样处理这种情况的。
Pratt(1,2) 提出了一种不同的方法，该方法考虑了值相等的情况。Prism 6 及后续版本提供了使用此方法的选择。
您应该选择哪种方法？显然，如果没有成对值在“前”和“后”的值完全相同，那么选择哪种方法都无所谓。同样，如果例如在 200 对数据中只有一对前后值完全相同，选择哪种方法也影响不大。
从直觉上讲，数据不应被忽略，因此普拉特的方法似乎更优。然而，科诺弗（3）已证明，这两种方法的相对优劣依赖于数据的底层分布，而您并不知道这一分布。
中位数差值的95%置信区间
Prism 可以计算配对差值中位数的 95% 置信区间（在“选项”标签页中选择）。只有在假设差值的分布是对称的时，该结果才具有解读意义。 Prism 6及更高版本采用的方法详见谢斯金（第四版）第234-235页以及克洛茨第302-303页的说明。
有效配对性检验
使用配对检验的根本目的在于控制实验变异性。实验中某些无法控制的因素会对“前”和“后”的测量值产生同等影响，因此不会影响“前”与“后”之间的差异。因此，通过仅分析差异值，配对检验可以校正这些导致数据散布的来源。
如果配对有效，则预期实验前后值会同步变化。Prism 通过计算非参数斯皮尔曼相关系数 rs 来量化这一现象。基于 rs，Prism 计算出一个 P 值，用于回答以下问题： 如果两组数据之间确实完全不相关，那么随机选取的受试者获得的关联系数与实验中观察到的值一样大（或更大）的概率是多少？该 P 值为单尾P值，因为您并不关心观察到强负相关性的可能性。
如果配对分析有效，rs 将为正值，且 P 值较小。这意味着两组之间存在显著相关性，因此选择配对检验是合理的。
如果 P 值较大（例如大于 0.05），则应质疑使用配对检验是否合理。 是否采用配对检验，不应仅基于这一 P 值，还应综合考虑实验设计以及您在其他类似实验中观察到的结果（假设您已重复进行了多次实验）。
如果相关系数 rs 为负值，则说明配对反而产生了反效果！ 您原本预期成对值应呈同步变化——若其中一个值较高，另一个也应较高。但此处情况恰恰相反——若其中一个值较高，另一个则较低。这很可能是偶然现象。若 rs 值接近 -1，则应重新审查实验流程，因为数据表现异常。
结果为何可能与早期版本的 Prism 报告的结果不同
Prism 6及后续版本的结果可能与早期版本不同，因为在Prism 5采用近似计算的两种情况下，Prism现在会进行精确计算。所有版本的Prism都会报告其采用的是近似方法还是精确方法。
•Prism 执行精确计算的速度远快于 Prism 5，因此对于某些样本量，Prism 6 会采用精确计算，而 Prism 的早期版本对此只能进行近似计算。
•如果两组样本的“前”后差异相同，Prism 早期版本始终采用近似方法。Prism 6 则采用精确法，除非样本量极大。
Prism 会报告其采用的是近似方法还是精确法，因此很容易判断结果差异是否由此引起。
描述性统计
描述性统计的“分析”选项卡仅汇总了用于威尔科克斯检验的数据。如果某列有数据而另一列没有，这些值将不会包含在配对t检验附带的描述性统计结果中。当然，一般的描述性统计分析会分析所有数据。
参考文献
1. Pratt JW (1959) 关于威尔科克斯符号秩检验中零值和并列值的评论。《美国统计协会杂志》，第 54 卷，第 287 期（1959 年 9 月），第 655-667 页
2. Pratt, J.W. 和 Gibbons, J.D. (1981)，《非参数理论概念》，纽约：Springer Verlag。
3. W.J. 科诺弗，《论威尔科克斯顿符号秩检验中处理并列值的方法》，《美国统计协会杂志》，第68卷，第344期（1973年12月），第985-988页
