首先得明确一个关键区分：你提到的"Wilcoxon检验"其实分两种——配对Wilcoxon符号秩检验（Wilcoxon signed-rank test）和Wilcoxon秩和检验（Wilcoxon rank-sum test），后者也常被称为Mann-Whitney U检验（两者统计量是线性相关的，scipy里的mannwhitneyu就是实现这个的）。

• 配对Wilcoxon检验的前提是两个样本是配对的，样本量必须相等——它的核心是分析每一对数据的差异，样本量不等的话连配对都做不了，所以这种场景下直接排除用它的可能。
• 而Mann-Whitney U检验（秩和检验）是针对独立样本的非参数检验，完全支持不等长的样本，这也是为什么那个参考建议用它的原因。所以在你的场景里，用scipy.stats.mannwhitneyu是完全合理的，这是正确的解决方案。

那有没有其他方案？

• 如果你的数据其实是配对的，但只是有部分缺失值导致样本量不等，那可以考虑先做缺失值处理：比如删除有缺失的配对（这样样本量就相等了，之后可以用配对Wilcoxon），或者用合适的插补方法补全缺失值后再做配对检验，但这需要根据你的数据缺失机制来判断是否合理。
• 另外，也可以考虑其他非参数独立样本检验，但Mann-Whitney U是最常用且成熟的选择，一般优先选它。

举个简单的代码示例：

from scipy.stats import mannwhitneyu

# 两个不等长的独立样本
sample1 = [1, 3, 5, 7, 9]
sample2 = [2, 4, 6, 8, 10, 12]

stat, p_value = mannwhitneyu(sample1, sample2)
print(f"Mann-Whitney U统计量: {stat}, p值: {p_value}")

总结一下：

• 如果是独立样本且不等长：直接用mannwhitneyu，这是标准做法。
• 如果是配对样本但因缺失导致不等长：先处理缺失值，再考虑配对Wilcoxon，或者改用适合有缺失的配对检验方法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AST