P值
Kruskal - Wallis检验是一种比较三个或更多不匹配组的非参数检验。为执行该检验，Prism首先将所有值按由低到高的顺序排序，而不考虑每个值所属的组。最小数字的秩为1。最大数字的秩为N，其中，N是所有组各值的总数。将秩和之间的差异组合在一起形成一个单一值，称为Kruskal - Wallis统计值（有些书籍称该值为H）。Kruskal - Wallis统计值越大，表明秩和之间的差异越大。
P值回答了该问题：
如果样本较小（即使存在联系），则Prism会计算精确P值。如果样本较大，则其以高斯近似法近似P值（基于Kruskal - Wallis统计值H近似卡方分布这一事实。Prism相应地将P值标记为 精确 或者 近似。在本文中，“高斯”一词与秩和的分布有关，这并不意味着您的数据需要服从高斯分布。对于较大样本，该近似值相当精确，且属于标准值（所有统计程序均使用）。使用较大数据集或慢速计算机时，精确计算过程可能会很慢。在此情况下，可以通过点击“进度”对话框中的“取消”按钮来取消计算。如果取消计算精确P值，Prism将显示近似P值。
如果P值较小，则可拒绝“差异因随机抽样所致”这一观点，并得出群体分布不同的结论。
如果P值很大，则数据不给您任何理由来得出分布不同的结论。这不等于说真正的分布均相同。Kruskal - Wallis检验的检验力较低。事实上，如果总样本量小于等于7，则无论各组之间的差异有多大，Kruskal - Wallis检验得出的P值总是大于0.05。
联系值
Kruskal - Wallis检验旨在用于连续测量的数据。因此，您期望测量的每个值均为唯一值。但偶尔两个或多个数值相同。当Kruskal - Wallis计算将这些值转换为秩时，这些值会针对相同的秩联系在一起，因此为其分配了所对应的两个（或更多）秩的平均值。
Prism在计算Kruskal - Wallis统计值时使用标准方法来校正联系。
存在联系时，无完全标准的方法从这些统计值中得到P值。Prism 6及更高版本处理联系的方式与先前版本的处理方式不同。Prism将用中等样本量计算精确P值。早期版本总是在有联系时计算出近似P值。因此，在存在联系的情况下，Prism 6及更高版本报告的P值可能与早期版本Prism或其他程序报告的P值不同。
如果样本较小，则Prism会计算精确P值。如果样本较大，则其以卡方分布近似P值。对于较大样本，该近似值相当精确。对于中等样本量，Prism可能需要很长时间来计算精确P值。Prism执行计算时，会显示进度对话框，如果近似P值足以满足您的要求，则可以按下“取消”，中断计算。Prism总是报告是通过精确计算还是近似值得出的P值。
Dunn检验
Dunn多重比较检验比较了两列之间的秩和与预期平均差异（基于各组的数量和大小）。
对于每对列，Prism报告的P值为＞0.05、＜0.05、＜0.01或＜0.001。计算P值时考虑了正在进行的比较的数量。如果零假设为真（所有数据均从具有相同分布的群体中抽样得到，因此各组之间的所有差异均因随机抽样所致），则至少有一个后检验有5%的几率出现P＜0.05。5%的几率并不适用于每个比较结果，而是适用于整个比较族。
有关后检验的更多信息，见WW Daniel著， 应用非参数统计 PWS - Kent出版公司于1990年出版的 《行为科学用非参数统计》 S. Siegel和N. J. Castellan，1988。最初参考文献是O.J. Dunn著《技术计量学》，5:241 - 252，1964。
Prism将后检验作为Dunn后检验。一些书籍和程序仅将该检验称为Kruskal - Wallis检验之后的后检验，并未给出确切名称。
分析检查表
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