命令：	统计 方差分析 Kruskal-Wallis检验

描述

在Kruskal-Wallis检验（H ^ -test）是Wilcoxon检验的扩展，并且可用于测试的假设一个未配对的数目样品来自相同的人口起源。在MedCalc中，因子代码用于将一个变量中的（常规）数据分解为不同的样本子组。如果零假设（样本来自同一总体的假设）被拒绝（P <0.05），则结论是至少两个亚组之间存在统计学上的显着差异。

必填项

在对话框中需要输入以下内容：对于数据，选择包含数据的变量，对于因子代码，定性因子。定性因素可以是字符代码或数字代码。这些是用于将数据分解为几个子组的代码。

选件

• 事后检验：当Kruskal-Wallis检验为阳性（即P小于选定的显着性水平，见下文）时，这是用于子组的成对比较的检验。MedCalc提供了两种事后测试：根据Dunn（1964）（另请参阅Rosner，2006）和Conover（1999）进行的测试。
• 显着性水平：事后测试所需的显着性水平。如果Kruskal-Wallis检验的P值小于此显着性水平，则MedCalc将执行所选的事后检验。
• Jonckheere-Terpstra趋势检验：当定性因子排序时，Jonckheere-Terpstra趋势检验可用于检验根据定性因子的顺序中位数有序（递增或递减）的假设（Bewick等人，2004年） ； Sheskin，2011年）。

结果

在此示例中，测试了变量“处理”中编码为A，B和C的不同处理方案是否对变量Pain_relief中的数据有影响。疼痛缓解的记录顺序是从0到9。由于无效假设没有被拒绝（P = 0.1995），因此得出的结论是，不同疗法之间无统计学差异。

有关此测试的图形表示，请参阅多个比较图。

事后分析

如果Kruskal-Wallis检验为阳性（P小于选定的显着性水平），则MedCalc将进行子组的成对比较检验。