【正文】 驗 —— SPSS實現(xiàn) ?使用 。 ?這里之所以稱一個因子為處理 ， 是因為這是我們想要看該因子各水平是否對試驗結(jié)果有顯著的不同 。 ?然后把變量（這里是 a、 b、 c）選入 Test Variable List。（單位公斤）。 ?注意這里所說的位置參數(shù)和前面的KruskalWallis檢驗中的位置參數(shù)意義一樣。方差分析對應(yīng)的非參檢驗 —— Kruskal Wallis 檢驗（對應(yīng)單因素） —— Friedman檢驗（對應(yīng)雙因素） Kruskal Wallis 檢驗 ?這個檢驗的目的是看多個總體的位置參數(shù)是否一樣。 ?最后 OK即可 JonckheereTerpstra檢驗 ?這個檢驗處理的問題和 KruskalWallis檢驗類似，零假設(shè)都是各個總體的位置參數(shù)相同，但這里的 備選假設(shè)為各個總體的位置參數(shù)按升冪排列 （如為降冪排列，可把總體編號顛倒順序即為升冪排列）。稱肥料因子為處理，而土壤因子為區(qū)組。 ?在下面 Test Type選中 Friedman。 ?而另一個因子稱為區(qū)組 ， 不同的區(qū)組也可能對結(jié)果有影響 。 ?選項為 Analyze－ Nonparametric Tests－ K Independent Samples。 ?顯然如果這些 Ri很不相同，就可以認為它們位置參數(shù)相同的零假設(shè)不妥（備選假設(shè)為各個位置參數(shù)不全相等）。 ?在下面 Test Type選中 JonckheereTerpstra。 ?例如 , 同個年齡段中比較藥品的療效比不分年齡來比較療效要合理； ?在同一個部位比較不同的材料要比混合起來比較要合理等等 。 ?第二個公式是為了計算方便而導(dǎo)出的 。 ?最后 OK即可 Friedman秩和檢驗 —— 雙因素 ?參數(shù)統(tǒng)計中討論了兩因子試驗設(shè)計數(shù)據(jù)的方差分析 ， 那里所用的 F檢驗需要假定總體的分布為正態(tài)分布 。 ?如果觀測值中有大小一樣的數(shù)值，這個公式會有稍微的變化。 21123 ( 1 )( 1 )kii iRHNN N n?? ? ?? ?Kruskal Wallis 檢驗案例