作者：丁点helper
来源：丁点帮你
前面我们已经讲完两组比较的非参数检验，类似t检验与方差分析，当比较的数据超过两组时，我们就需要换一个方法了。
非参数K-W检验，相比前文讲解的Mann-Whitney 检验就是这样，我们可以把它理解为“非参数检验的方差分析”。
K-W检验的全称为，Kruskal-Wallis检验，它是用于正态分布条件不满足情况下，多组独立样本方差分析的替代。
案例：
为了解DON（某毒素）对关节的损伤情况，将15只家兔按体重随机分为对照组、低剂量组和高剂量组，分别注射生理盐水、0.05mg/g和0.10mg/g剂量DON毒素进行实验处理。
实验期满后测定关节冲洗液中肿瘤坏死因子(TNF-α)的水平(μg/L)，获得数据见下表10-6。现比较3组家兔关节冲洗液TNF-α测定结果是否具有统计学差异？
做医学统计相关的研究，经常会碰到上述这种复杂的专业术语，我们要有化繁为简的能力，仔细看题，我们把“肿瘤坏死因子(TNF-α)”记做“Y”，其实就是一个简单的单因素类方差分析，比较三组的“Y”是否有差异。
因为这里样本量一共只有15（每组5只家兔），属于典型的小样本研究，当样本例数太小时，很难可靠地判断数据的正态性，从而无法使用单因素方差分析进行检验。
因为非参数检验不要求数据的正态性，因此，样本量较少时，可采用更加稳健的Kruskal-Wallis检验进行统计推断。
简单而言，Kruskal-Wallis检验的基本思想就是用所有观测值的秩代替原始观测值进行单因素方差分析，其检验统计量为H值：
SPSS的操作步骤及结果截图如下：
如上表，P=0.004<0.05，按α=0.05 水准拒绝H0，接受H1，可认为三组家兔关节冲洗液TNF-α测定结果的差异有统计学意义。
想从事业务型数据分析师，您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情；
想从事大数据分析师，您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情；
想成为人工智能工程师，您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情；
想了解Python数据分析，您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情；
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
Excel 数据聚类分析：从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中，聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具，能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的：从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具，并非简单的 “公式堆砌”，而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师：商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值，最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中，机器学习作为核心工具，已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS（Statistical Product and Service Solutions，统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师：驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中，商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言：数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代，无论是科研人员验证实验假设（如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域，常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下，“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而，零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点：原理、优势与应用解析 在机器学习领域，随机森林（Random Forest）作为集成学习（Ensemble Learning） ...
2025-09-05Excel 区域名定义：从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中，频繁引用单元格区域（如A2:A100、B3:D20）不仅容易出错， ...
2025-09-05CDA 数据分析师：以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下，CDA（Certified Data Analyst） ...
2025-09-05SQL 日期截取：从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中，日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络（CNN）的发展历程中，解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师：驾驭数据范式，释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业核心生产要素。而 CDA（Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类：无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域，当我们面对海量无标签数据（如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分：数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域，“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析：解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天，数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ()：深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中，loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题，需先明确 K-S 图的核心用途（检验样本分布与理论分布的一致性），再结合横轴 ...
2025-09-02
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
