例題：

　「12 匹のラットに 3 種類の餌を与えたときの肝臓の重量は表 1 のようであった。餌の種類により肝臓の重量の平均値に差があるといえいるか，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 1．餌の種類による肝臓の重量

A餌	3.42	3.84	3.96	3.76
B餌	3.17	3.63	3.47	3.44	3.39
C餌	3.64	3.72	3.91

R による解析:

> dat <- c(3.42, 3.84, 3.96, 3.76, 3.17, 3.63, 3.47, 3.44, 3.39, 3.64, 3.72, 3.91)
> group <- rep(1:3, c(4, 5, 3))

> kruskal.wallis(dat, group)	# この関数の定義を見る

	クラスカル・ウォリス検定（plus 多重比較）

data:  dat ~ group
Kruskal-Wallis chi-squared = 5.5, df = 2, p-value = 0.06

多重比較の結果

     chi sq. p-value
1:2 4.104274  0.1285
1:3 0.003663  0.9982
2:3 3.702564  0.1570

データをリストで与えることもできる。

> kruskal.wallis(list(c(3.42, 3.84, 3.96, 3.76), c(3.17, 3.63, 3.47, 3.44, 3.39), c(3.64, 3.72, 3.91)))

	クラスカル・ウォリス検定（plus 多重比較）

data:  list(c(3.42, 3.84, 3.96, 3.76), c(3.17, 3.63, 3.47, 3.44, 3.39),     c(3.64, 3.72, 3.91))
Kruskal-Wallis chi-squared = 5.5, df = 2, p-value = 0.06

多重比較の結果

     chi sq. p-value
1:2 4.104274  0.1285
1:3 0.003663  0.9982
2:3 3.702564  0.1570