Kolmogorov-Smirnov检验是一种非参数检验，用于比较两个不匹配组的分布。

这些值是独立的吗？

Kolmogorov-Smirnov检验的结果只有在散布是随机的情况下才有意义，即导致一个值过高或过低的任何因素只影响到这一个值。Prism 无法检验这一假设。您必须考虑实验设计。例如，  如果每组有六个值，但这些值是从每组的两只动物（一式三份）中获得的，那么这些值就 不是 独立的 。在这种情况下，某些因素可能会导致来自一只动物的所有三联数据偏高或偏低。

数据是非配对的吗？

Kolmogorov-Smirnov检验的工作原理是比较两组的累积频率分布。它不考虑任何匹配或配对。如果数据是配对或匹配的，可以考虑使用 Wilcoxon 配对检验。

您要比较的是两组数据吗？

仅使用 Kolmogorov-Smirnov 检验来比较两个组。要比较三个或更多组，请使用 Kruskal-Wallis 检验，然后进行后检验。进行多次 Kolmogorov-Smirnov 检验，一次比较两组而不做多重比较校正是不合适的。

数据是否来自非高斯群体？

选择非参数检验，就避免了假设数据是从高斯分布中采样的，但使用非参数检验也有缺点。如果种群真的是高斯分布，非参数检验的检验力就会降低（不容易得到较小的 P 值），尤其是在样本量较小的情况下。

您输入的是原始数据 f（而不是频率分布）吗？

Kolmogorov-Smirnov 检验比较两个累积频率分布。Prism 会根据原始数据创建这些分布。Prism 无法根据您输入的分布进行 Kolmogorov-Smirnov 检验，只能根据输入列数据表两列的原始数据进行检验。