当您有一个类别因子和一个连续响应并且不确定所有组的数据分布都具有相似的分布形状时，可使用
Mood
中位数检验。使用此分析，可以执行以下操作：
- 确定两个或多个组的中位数是否存在差异。
- 计算两个总体中位数之间的差值的范围。
例如，研究人员想要确定教师所使用的演示方法是否会影响学生对课程的理解。研究人员选择了 149 名学生并随机为他们分配了使用以下三种不同演示方法之一的课程：文本说明、照片或卡通图片。
在何处找到此分析
要执行 Mood 中位数检验，请选择 。
何时使用备择分析
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如果您的数据满足下面的样本数量准则，请考虑使用
单因子方差分析，因为它对于偏斜的非正态分布非常有效，而且其功效更大。
- 数据包含 2 到 9 个组，每个组的样本数量至少为 15。
- 数据包含 10 到 12 个组，每个组的样本数量至少为 20。
- 如果组的分布不包括异常值，请使用Kruskal-Wallis
检验，因为它的功效更大。
- 如果您拥有随机区组设计，并且想要检验中位数，请使用 Friedman 检验。