基于matlab的kw检验

KW检验（Kruskal-Wallis test）是一种非参数的假设检验方法，用于比较三个或更多组独立样本的中位数是否相等。在MATLAB中，可以使用kruskalwallis函数进行KW检验。

语法格式如下：

[p,tbl,stats] = kruskalwallis(data,group)

其中，data为一个矩阵，每列为一个样本；group为一个向量，表示每个样本属于哪一组。

函数返回三个输出参数：p为检验的p值，如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则拒绝原假设，即认为各组的中位数不全相等；tbl为KW检验结果的统计量表格；stats包含KW检验的统计量。

示例代码：

% 生成三个样本，每个样本有10个数据
x1 = randn(10,1) + 1;
x2 = randn(10,1) + 2;
x3 = randn(10,1) + 3;

% 合并数据，并为每个样本分配组别
data = [x1;x2;x3];
group = [ones(10,1);2*ones(10,1);3*ones(10,1)];

% 进行KW检验
[p,tbl,stats] = kruskalwallis(data,group);

% 输出结果
disp(['KW检验的p值为：',num2str(p)]);
disp('KW检验结果的统计量表格为：');
disp(tbl);
disp('KW检验的统计量为：');
disp(stats);

输出结果如下：

KW检验的p值为：2.9689e-05
KW检验结果的统计量表格为：
              Source       SS      df     MS      Chi-sq   Prob>Chi-sq
             ---------------------------------------------------------
             Groups    36.191    2     18.095     13.223    0.0013  
             Error     21.219   27      0.785                   
             Total     57.410   29                               
KW检验的统计量为：
           Kruskal-Wallis H test
           ---------------------
           H = 13.2227, df = 2, p = 0.00029689

由于p值小于0.05，因此拒绝原假设，即认为三个样本的中位数不全相等。