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如果你在進行多個群組之間比較時，因為群組不滿足正態分佈而不能使用anova多比較，那麼你可以使用kruskal-wallis檢驗。該檢驗類似於前面兩個樣本的wilcox檢驗。
假設你想看看以下4個數值集合的均值是否統計相似：
group a: 1, 5, 8, 17, 16
group b: 2, 16, 5, 7, 4
group c: 1, 1, 3, 7, 9
group d: 2, 15, 2, 9, 7
為使用kruskal-wallis的檢驗，只要簡單地輸入資料，然後將它們再組織成乙個list：
a = c(1, 5, 8, 17, 16)
b = c(2, 16, 5, 7, 4)
c = c(1, 1, 3, 7, 9)
d = c(2, 15, 2, 9, 7)
dati = list(g1=a, g2=b, g3=c, g4=d)
現在我們直接使用kruskal.test()函式：
kruskal.test(dati)
kruskal-wallis rank sum test
data: dati
kruskal-wallis chi-squared = 1.9217, df = 3, p-value = 0.5888
p-value大於0.05；並且檢驗統計的值1.9217也比chi-square的查表值低：
qchisq(0.950, 3)
[1] 7.814728
因此結論就是我們接受null hypothesis h0，即4個群組的均值統計相等。
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