在病例对照研究中，通常使用两样本独立性检验方法来识别显著差异，例如通过比较正常细胞和疾病细胞中的基因表达水平来识别关键的致病基因。然而，由于高成本或技术限制，许多研究面临着小样本量的问题，此时传统的两样本检验方法通常power很低。针对这样的小样本问题，我们在Wilcoxon–Mann–Whitney（WMW）检验的基础上，引入了另一个辅助样本，提出了一种新的两样本检验统计量—WMW-A，并从理论上分析了WMW-A统计量的一些性质和渐近power。在模拟实验及微阵列基因表达数据上的应用证明了WMW-A检验在小样本情形下的有效性。

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