Kruskal–Wallis检验
适合解决什么问题
在有序测量或不适合常规均值模型时，采用秩信息比较样本。
数据与适用条件
秩检验仍须满足研究设计与独立性等条件。只有额外的分布形状条件满足时，部分检验才可直接解释为中位数差异。
本方法的配置要点
指定一个含多个独立组的分组变量。开启事后比较后使用Dunn秩比较，并按所选Holm或Bonferroni方法调整p值。
变量位置
| 页面位置 | 操作 |
|---|---|
| 分析变量 | 勾选变量 |
| 分组变量 | 选择一个变量 |
分析设置
| 参数 | 选项或用途 | 默认值 |
|---|---|---|
| 进行事后两两比较 | 根据研究设定填写 | 关闭 |
| 多重比较校正 | Holm, Bonferroni | holm |
分析参数直接显示在主配置区；格式高级配置仅包含表格标题与数值小数位。进行区间估计的方法另提供显著性水平，0.05对应95%置信区间。
结果怎样解读
报告各组中位数及四分位数、检验统计量和p值。多组事后比较另列校正结果，不能把每个未经校正的p值独立解释。
操作流程与导出
- 上传数据，通过左侧目录或搜索进入方法。
- 按上表放入变量，设置符合研究设计的参数，点击开始分析。
- 查看论文式主表；需要修改时点击重新配置，诊断和样本细节在“查看原始输出”中。
- 按需重命名和保留结果标签，导出Word、Excel、CSV或TXT；批量导出可附当前选中的AI解读。Word保留结果图。AI文字须结合实际估计值审核。