如果你在進行多個群組之間比較時，因為群組不滿足正態分佈而不能使用ANOVA多比較，那麼你可以使用Kruskal-Wallis檢驗。該檢驗類似於前面兩個樣本的Wilcox檢驗。

假設你想看看以下4個數值集合的均值是否統計相似：

Group A: 1, 5, 8, 17, 16
Group B: 2, 16, 5, 7, 4
Group C: 1, 1, 3, 7, 9
Group D: 2, 15, 2, 9, 7

為使用Kruskal-Wallis的檢驗，只要簡單地輸入資料，然後將它們再組織成一個list：

a = c(1, 5, 8, 17, 16)
b = c(2, 16, 5, 7, 4)
c = c(1, 1, 3, 7, 9)
d = c(2, 15, 2, 9, 7)

dati = list(g1=a, g2=b, g3=c, g4=d)
 

現在我們直接使用kruskal.test()函式：

kruskal.test(dati)

        Kruskal-Wallis rank sum test

data:  dati 
Kruskal-Wallis chi-squared = 1.9217, df = 3, p-value = 0.5888

p-value大於0.05；並且檢驗統計的值1.9217也比chi-square的查表值低：

qchisq(0.950, 3)
[1] 7.814728

因此結論就是我們接受null hypothesis H0，即4個群組的均值統計相等。