在上一篇文章中我们介绍了Kruskal-Wallis H检验的假设检验理论，本篇文章将使用同样的案例演示在SPSS软件中实现Kruskal-Wallis H检验的操作步骤。

关键词：SPSS; 非参数检验; 秩和检验; 多样本Kruskal-Wallis H检验; Kruskal-Wallis H检验; 多样本秩和检验; 事后检验

某医师对30名胆管癌患者的肿瘤直径进行了测定，其中9名患者肿瘤直径＜2cm，11名患者肿瘤直径为2~3cm，10名患者肿瘤直径＞3cm。同时该医生对所有患者血清中癌抗原19-9 (cancer antigens 19-9，CA19-9)水平(μg/L)进行了测定，问不同肿瘤直径的胆管癌患者CA19-9水平是否不同？

创建代表组别的数值型变量“group(组别)”，将胆管癌患者按肿瘤直径＜2cm、2~3cm和＞3cm分成3组，分别赋值为“1”、“2”、“3”，变量测量尺度设为“名义”。创建记录患者血清中CA19-9水平的数值型变量“CA”，测量尺度设为“标度”。部分数据见图1。本文案例可从“附件下载”处下载。

本案例的分析目的是比较三种不同肿瘤直径的胆管癌患者CA19-9水平是否不同。针对这种情况，可考虑使用Kruskal-Wallis H检验。Kruskal-Wallis H检验是基于秩次的非参数检验方法，用于检验多组间(也可以是两组)连续或有序分类变量是否存在差异。使用Kruskal-Wallis H检验，需要满足4个条件。

条件1：有一个观察变量和一个分组变量，在本案例中胆管癌患者CA19-9水平为观察变量，肿瘤直径分组为分组变量，该条件满足。

条件2：观察变量为非正态分布或方差不齐的连续变量或有序分类变量，变量的正态性或方差齐性需要通过软件分析进行判断。

条件3：存在多个分组(k≥2)。本研究中分为三组，该条件满足。

条件4：具有相互独立的观测值。本研究中各研究对象的CA19-9水平都是独立的，不存在互相干扰的情况，该条件满足。

①选择“分析”—“描述统计”—“探索”(图2)。

②在“探索”对话框中将观察变量“CA”选入右侧“因变量列表”框，将分组变量“group”选入右侧“因子列表”框(图3)。

③在“图”子对话框中勾选“含检验的正态图”，取消勾选“茎叶图”，其他不变，如图4所示，点击“继续”，回到“探索”对话框，点击“确定”，即可得到正态性检验结果。

图5是对三组数据的“描述”结果，包括变量“CA”的“平均值”、“平均值的95%置信区间”、“中位数”、“标准偏差”、“四分位距”等指标。可知肿瘤直径＜2cm、2~3cm和＞3cm的三组患者的CA19-9水平的中位数(四分位距)分别为34.00 (12.00) μg/L、367.00 (60.00) μg/L和828.00 (222.00) μg/L。

图6显示了两种正态性检验的结果，柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫，K-S检验和夏皮罗-威尔克正态性，S-W检验。K-S检验适用于大样本资料，本案查看S-W检验结果，三组P值分别为0.023、0.035和0.016，均