秩和检验结果通常表示为P值，有时候也会附带具体的秩和统计量。
秩和检验（Kruskal-Wallis H检验）是一种非参数检验方法，用于比较三个或三个以上独立样本的中位数是否有显着差异。由于它不依赖于数据的正态分布假设，因此适用于数据分布不明确或数据不符合正态分布的情况。
在进行秩和检验时，结果通常以以下方式表示：
1. 秩和统计量（H统计量）：这是检验的统计量，它反映了组间秩次的差异程度。H值越大，表示组间差异越显着。
2. P值：这是检验结果的显着性水平。P值小于显着性水平（通常为0.05）时，我们认为差异具有统计学意义，拒绝原假设，即认为至少有两个组的中位数存在显着差异。
具体表示方式可能如下：
H = 12.34, P = 0.03：这表示秩和统计量为12.34，P值为0.03。由于P值小于0.05，我们拒绝原假设，认为至少有两个组的中位数存在显着差异。
H = 5.67, P = 0.10：这里秩和统计量为5.67，P值为0.10。P值大于0.05，我们接受原假设，即没有足够的证据表明至少有两个组的中位数存在显着差异。
1. 在进行秩和检验时，如果样本量较大，也可以通过查阅相应的临界值表来得出结论。
2. 当进行秩和检验时，如果数据是来自相关样本，应使用Wilcoxon符号秩检验（Wilcoxon signed-rank test）。
3. 对于多个样本间的比较，除了秩和检验，还可以使用Friedman检验，这是一种适用于多个相关样本的非参数检验方法。
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