Neparametrická alternativa analýzy rozptylu – Kruskalův-Wallisův test
Kruskalův-Wallisův test je zobecněním neparametrického Mannova-Whitneyho testu pro více než dvě srovnávané skupiny. Stejně jako Mannův-Whitneyho test tak netestuje shodu konkrétních parametrů, ale shodu výběrových distribučních funkcí srovnávaných souborů s tím, že klíčovým předpokladem je zde nezávislosti pozorovaných hodnot. Je-li 
počet srovnávaných výběrů, pak nulovou a alternativní hypotézu Kruskalova-Wallisova testu vyjádříme jako
|
 ,
|
 : nejméně jedna  je odlišná od ostatních
|
(8.11)
|
Hlavní myšlenkou Kruskalova-Wallisova testu je, že za platnosti 
jsou sloučené hodnoty ze všech výběrových souborů tak dobře promíchané, že průměrná pořadí odpovídající jednotlivým souborům jsou podobná. Pro výpočet testu tedy opět seřadíme všechna pozorování podle velikosti (jako by pocházely z jednoho výběru) a přiřadíme jednotlivým hodnotám pořadí (
bude označovat pořadí 
-té hodnoty v 
-té skupině). Označme celkový počet skupin, 
celkový počet pozorování a 
počty pozorování v jednotlivých skupinách 
. Dále označme 
součet pořadí v -té skupině:
|
 .
|
(8.12)
|
Pak testová statistika Kruskalova-Wallisova testu má tvar
|
 .
|
(8.13)
|
Lze ukázat, že testová statistika 
má za platnosti nulové hypotézy chí-kvadrát rozdělení pravděpodobnosti s parametrem 
. Nulovou hypotézu tak zamítáme na hladině významnosti 
, když je realizace testové statistiky větší než kritická hodnota (kvantil) příslušná hladině významnosti , tedy když 
. Pro malé velikosti souboru je třeba srovnat statistiku s tabulkami pro Kruskalův-Wallisův test, které lze najít např. v [Zar].
