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K个独立样本检验就是通过分析样本数据，推断样本来自的多个独立总体的分布是否存在显著差异。其基本原理与两独立样本检验相同，两独立样本检验是多个对立样本检验中最基本的形式。
示例：数据是三块土地对树高的测量。使用多独立样本非参数检验这三块土地树高分布是否存在显著性差异。
中位数检验
基本思想是：如果多个总体的中位数无显著差异，或者说多个总体有共同的中位数，那么这个共同的中位数应在各样本组中均处在中间位置上。于是，每组样本中大于该中位数或小于该中位数的样本数目应大致相同。
克鲁斯卡尔-沃利斯检验
是两独立样本的曼-惠特尼U检验在多个样本下的推广，也用于检验多个总体的分布是否存在显著差异。其原假设是：多个独立样本来自的多个总体的分布无显著差异。
基本思想是：首先，将多组样本数据混合并按升序排序，求出各变量值的秩；然后，考察各组秩的均值是否存在显著差异。如果各组秩的均值不存在显著差异，则是多组数据充分混合，数值相差不大的结果，可以认为多个总体的分布无显著差异；反之，如果各组秩的均值存在显著差异，则是多组数据无法混合，某些组的数值普遍偏大，另一些组的数值普遍偏小的结果，可以认为多个总体的分布有显著差异。
约克海尔-塔帕斯特拉检验
J其原假设是：多个独立样本来自的多个总体的分布无显著差异。
基本思想与两独立样本的曼-惠特尼U检验类似，也是计算一组样本的观察值小于其他组样本的观察值的个数。
点击“确定”，查看输出结果
从三种检验结果中看到渐近显著性都是小于0.05，说明三块地树高分布有显著性差异。
