多独立样本检验用于在总体分布未知的情况下判断多个独立的样本是否来自相同分布的总体Kruskal-Wallis H检验 是Mann-Whitney 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秩，然后对各组样本求平均秩。如果平均秩相差很大，则认为两组样本所属的总体有显著差异Jonckheere-Terpstra检验法 在总体具有先验的排序的前提下具有较高的检验效率，其检验思路与两独立样本下的Mann-Whitney U检验法相似，计算某组样本的每个秩优于其他组样本的每个秩的个数。如果这些数据差距过大，则认为两组样本所属的总体有显著差异推广中的中位数检验法 首先将所有样本合并并计算中位数，然后计算各组样本中大于或小于这个中位数的样本的个数。如果这些数据差距较大，则认为两组样本所属的总体有显著差异
工具/原料
spss
方法/步骤
1
选择需要进行分析的数据
2
选择 “分析|非参数检验|旧对话|k个独立样本”模块，弹出k个独立样本的选项窗口
3
选择相应的变量，左边的原变量选入到检验变量列表中。
4
在定义组里输出 相关分组数值，最大和最小值
5
打开精确选项，选择内容如下
6
打开选项，选择统计量 描述性
7
选择相应的检验方法
8
确定结果如下
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