克鲁斯卡尔沃利斯检验（克鲁斯卡尔-沃利斯检验规范报告中位数从哪里看）
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克鲁斯卡尔-沃利斯检验规范报告中位数从哪里看
克鲁斯卡尔-沃利斯H是曼-惠特尼U检验法的扩展，是一种推广的评价值检验。其基本思路是，首先对所有样本合并并按升序排列得出每个数据的等级，然后对各组样本求平均等级。如果平均等级相差很大，则认为两组样本所属的总体有显著差异。
曼-惠特尼检验与克鲁斯卡尔-沃利斯检验各用于什么场合
适用于场合如下：
1、样本服从非正态分布的情况，如果样本不满足正态分布假设，那么使用这两个检验方法可以避免样本数据的均值和方差的误差，同时确保数据分析结果的准确性。
2、样本独立或相关的情况，这两个检验方法都适用于独立或相关样本的比较，可以用来比较两个或多个样本之间的差异。
什么叫Kruskal-Wallis检验
克鲁斯卡尔-沃利斯检验用于多个连续型独立样本的比较。方差分析程序关注的是，几个总体的均值是否相等。数据是间隔测量尺度或比率测量尺度的数据。
另外还要假定这些总体服从正态概率分布，并且有相等的标准差。
W.H.克鲁斯卡尔和W.A.沃利斯于1952年提出了仅仅要求顺序(排序)测量尺度数据的非参数检验。不需要对总体分布形态做任何假定。该检验被称为克鲁斯卡尔-沃利斯单因素秩方差分析。
为了利用克鲁斯卡尔-沃利斯检验，从总体中抽取的样本必须是独立的。例如，从三个组(经理、员工、管理人员)中抽取样本，并且进行访谈。一组人员(如经理)的回答决不能影响其他两组的回答。
为了计算克鲁斯卡尔-沃利斯检验统计量：
1、合并所有的样本；
2、将合并后的样本值从低到高排序；
3、将排序后的值用秩代替，从最小值1开始。
应用方差分析技术，假定:
总体都服从正态分布；
这些总体有相等的标准差；
样本是独立抽取的。
如果这些假定都满足，我们可以利用F分布作为检验统计量。如果这些假定不能被满足，我们应用不依赖于分布的克鲁斯卡尔-沃利斯检验。
扩展资料：
适用条件：当偏态严重，为Kruskal-Wallis H。最简单的鉴别办法是SD远大于1/3的均值。大于1/2均值时就可认为严重偏态。
当样本含量超过两个，达到三个或三个以上时称为多样本比较，用Kruskal-Wallis检验。
是一个关于三组或更多数据的非参数性测试。关于Kruskal-Wallis检测的测试统计量为H。
Kruskal-Wallis检验所用的统计量，把k（k》2）个独立的简单随机样本的观察值放在一起，排列秩序后算出。其假设可陈述为：
Ho：k个总体是同分布的
H1：k个总体的分布不完全相同
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