例題：

　「4 つの群についてある測定をおこなったところ，表 3 のような結果が得られた。代表値に差があるか有意水準 5% で検定しなさい。また，多重比較を行いなさい。」

表 3．測定値

群 1	13	10	12	19
群 2	21	26	15	14	21
群 3	27	28	21
群 4	13	16	19	10	12	19

R による解析:

> dat <- c(13, 10, 12, 19, 21, 26, 15, 14, 21, 27, 28, 21, 13, 16, 19, 10, 12, 19)
> group <- rep(1:4, c(4, 5, 3, 6))
前もって用意されている関数を使う場合

> kruskal.test(dat, group)

	Kruskal-Wallis rank sum test

data:  dat and group
Kruskal-Wallis chi-squared = 9.7471, df = 3, p-value = 0.02084

新たに定義した関数（多重比較も行う）を使う場合

> kruskal.wallis(dat, group)

	クラスカル・ウォリス検定（plus 多重比較）

data:  dat ~ group
Kruskal-Wallis chi-squared = 9.7, df = 3, p-value = 0.02

多重比較の結果

    chi sq. p-value
1:2  3.2557 0.35385
1:3  7.3061 0.06276
1:4  0.2024 0.97719
2:3  1.3676 0.71315
2:4  2.3082 0.51095
3:4  6.2942 0.09814

または，データをリストで指定する。
> kruskal.wallis(list(c(13, 10, 12, 19), c(21, 26, 15, 14, 21), c(27, 28, 21), c(13, 16, 19, 10, 12, 19)))

	クラスカル・ウォリス検定（plus 多重比較）

data:  list(c(13, 10, 12, 19), c(21, 26, 15, 14, 21), c(27, 28, 21),     c(13, 16, 19, 10, 12, 19))
Kruskal-Wallis chi-squared = 9.7, df = 3, p-value = 0.02

多重比較の結果

    chi sq. p-value
1:2  3.2557 0.35385
1:3  7.3061 0.06276
1:4  0.2024 0.97719
2:3  1.3676 0.71315
2:4  2.3082 0.51095
3:4  6.2942 0.09814