克魯斯卡爾華萊士 H 檢驗大家好，
我有一位客戶希望將他們在 Matlab 外部進行的一些工作引入 JMP。 他們問我還沒有找到答案的問題是：
JMP 能否進行 Kruskal Wallace H 檢驗（有時稱為秩上的單向方差分析）？
任何人都可以闡明這是否可能，或者 JMP 中的 Wilcoxon / Kruskal Wallis 測試是否在功能上等效？
提前致謝
斯圖爾特
回复：克魯斯卡爾華萊士 H 測試斯圖爾特，沒有直接回答你的問題，但僅供參考，這本書到目前為止，Peter G 和 David M 是我為這類事情找到的最好的參考資料。 我確信馬爾科姆會簽署一份副本（亞馬遜的價格更便宜）。
回复：克魯斯卡爾華萊士 H 測試斯圖爾特，
客戶是否詢問它們是否等效，或者 JMP 是否會產生與 MATLAB 相同的答案？ 即使它們是等效的（我不知道它們是否相同），軟件包之間的實現差異也可能導致結果不同（希望只有少量）。 例如，如何處理關係？使用什麼算法來近似概率？等等。即使我們比較不同的 Kruskal-Wallace 實現也是如此。
回复：克魯斯卡爾華萊士 H 測試我正在更新幫助中的單向分析章節，因此有興趣查看此討論。 當前的幫助說：
Wilcoxon / Kruskal-Wallis 檢驗
根據 Wilcoxon 等級分數執行測試。 Wilcoxon 等級分數是數據的簡單等級。 Wilcoxon 檢驗是用於邏輯分佈錯誤的最強大的秩檢驗。 如果因子具有兩個水平，則 Wilcoxon 檢驗等效於 Mann-Whitney 檢驗。 如果因子具有兩個以上的水平，則執行 Kruskal-Wallis 檢驗。
來自 Wikipedia Kruskal-Wallis = Kruskal-Wallis H 檢驗 = 排名上的單向 ANOVA 以及來自 Wadsworth Handbook On Statistical Methods for Engineers and Scientist（可信來源 - 去書架上的書，因為它有一點點）我有一個粘在這個測試的頁面上......它說 Mann-Whitney-Wilcoxon 檢驗對 k 個相互獨立的隨機樣本的非參數擴展是 Kruskal-Wallis 檢驗......
所以，我認為菜單項是一種快捷表示法，因為它會導致兩組不同的結果。 如果 X 有 2 個級別，則該選項提供 Wilcoxon 2 樣本檢驗以及等級上的單向 ANOVA，如果 X 有超過 2 個級別，則您不會得到 Wilcoxon 2 樣本檢驗（因為您有超過 2 個），但是您在行列上進行 KW 測試。
在我努力改進 Oneway 幫助文檔時，反饋非常受歡迎和及時。
回复：克魯斯卡爾華萊士 H 測試嗨，唐，
在進一步澄清之後，客戶並沒有試圖重現在 Matlab 中生成的確切數字（正如您所說，這將不可避免地以失望告終），而是他們試圖複製他們的學術合作夥伴在 JMP 中進行的工作流程，並且看來這對他們來說是可以實現的
謝謝
斯圖爾特
