R语言中的Kruskal-Wallis检验和Friedman检验

最新推荐文章于 2025-04-10 11:05:40 发布

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本文介绍了R语言中Kruskal-Wallis检验和Friedman检验的原理和应用，这两种非参数方法用于比较多个组间的差异。Kruskal-Wallis检验适用于独立组，Friedman检验适用于相关组。文中提供了R代码示例，展示了如何使用kruskal.test()和friedman.test()函数进行检验。

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R语言中的Kruskal-Wallis检验和Friedman检验

Kruskal-Wallis检验和Friedman检验是两种非参数统计方法，用于比较多个组或处理之间的差异。它们广泛应用于数据分析和统计研究中，特别是在实验设计中，当数据不满足正态分布或方差齐性假设时。

Kruskal-Wallis检验用于比较多个独立组之间的差异，而Friedman检验用于比较多个相关组之间的差异。下面我将分别介绍这两种方法，并提供相应的R代码示例。

Kruskal-Wallis检验

Kruskal-Wallis检验的原假设是多个组的中位数相等，备择假设是至少有一组的中位数不相等。在R语言中，可以使用kruskal.test()函数进行Kruskal-Wallis检验。

下面是一个使用Kruskal-Wallis检验比较三个组之间差异的示例代码：

# 创建三个组的数据
group1 <- c(10, 12, 15, 13, 11)
group2 <- c(8, 9, 6, 7, 10)
group3 <- c(5, 3, 4, 6, 2)

# 进行Kruskal-Wallis检验
result <- kruskal.test(list(group1, group2, group3))

# 输出检验结果
print(result)

在上面的代码中，我们首先创建了三个组的数据，分别存储在group1、group2和grou

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