SPSS的话是Analyze-nonparametric tests-K independent samples,在test type选Knlskal-Wallis H

Kruskal-wallis检验用于多样本位置参数的无方向检验问题，

实例分析

某公司的管理人员来自三所大学，其中n1=7名管理人员来自A大学，n2=6名来自B大学，n3=7名来自C大学。该公司的N=n1+n2+n3=20名管理人员的年度表现评分的数据列表如下表1 ：表现评分从0—100，问来自这三所大学的管理人员的表现有没有差异？

表1：20名管理人员的年度表现评分

A大学  B大学  C大学   A大学  B大学 C大学

84         75         58      72        95       65

72         65         78      90        69       72

75          80        80       75                   42

95          55        62 

求解步骤：

（1）将来自这三所大学的20个管理人员合在一起，把他们的年度表现评分从小到大排列，求出每一个管理人员的年度表现评分的秩。例如来自A大学的第一位管理人员的年度表现评分84，它排在第17位，所以他的秩为17；来自A大学的第二个管理人员的年度表现评分为72 ，由于该分有3个管理人员分别排在8、9、10位，采用平均秩法年度表现评分为72的秩都是9。

   表2：20名管理人员的年度表现评分秩

A大学  B大学 C大学    A大学 B大学 C大学

17         12         3          9       19.5     5.5

9           5.5       14        18         7         9

12        15.5     15.5      12                     1

19.5        2          4

 （2） 考虑用单因子方差分析（ANOVA）的方法分析上表2，比较来自这三所大学的管理人员的表现：

       通常，ANOVA方法需要计算组间平方和组内平方和，然后计算F检验统计量的值，但对表2 来说只需要计算组间平方和的值，并将它作为检验统计量。

            表3：各组秩的均值的计算 

          A大学           B大学           C大学 

           17                 12                 3 

            9                  5.5               14

 总的秩均值为：R=（96.5+61.5+52）/20=10.5 

表2的组间平方和为：SSB=∑ni( Ri - R )2

                       =7(13.79-10.5)2+6(10.25-10.5)2+7(7.43-10.5)2=142.118

(3)进行检验：一般SSB比较大就认为来自三所大学的管理人员的表现有差异，但到底什么样的才算比较大，需要查Kruskal-wallis检验的临界值表

①计算统计量

先将组间平方和SSB变换成检验统计量

H =SSB×12/(N(N+1))=142.118×12/(20×(20+1))=4.06

②查Kruskal-wallis检验的临界值表

    不能查到(n1,n2,n3)=(7,6,7)的临界值。这时需要使用Kruskal-wallis检验统计量H渐进服从χ2(k-1)分布的性质本例k=3,所以H服从χ2(2)分布,从而算得检验的P值为P(χ2(2)≥4.06)=0.131336,P值不是很小所以根据已有数据不能认为来自这三所大学的管理人员的表现有差异。

也可以采用软件SPSS进行检验，先选Analyze-nonparametric tests-K independent samples,在test type再选Knlskal-Wallis H

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