Este procedimiento compara dos o mas grupos de casos, definidos en la variable de agrupación, respecto a una variable dependiente definida en la casilla contrastar variables.

Ejemplo: ¿Difieren tres marcas de bombillas de 100 watios en su tiempo de vida media? Con el test de Kruskal-Wallis puede detectarse que las tres marcas ciertamente difieren de su vida media útil.

Hay tres tests disponibles: H de Kruskal-Wallis, mediana y Jonckheere-Terpstra.El test H de Kruskal-Wallis, una extension del test U de Mann-Whitney es el análogo no-parametrico del test Oneway y detecta diferencias en la situación de la distribucion. El test de la mediana, que es una prueba más general pero no tan potente, detecta diferencias en la situación y forma de las distribuciones. Ambas pruebas asumen que no hay un ordenamiento a priori de las k poblaciones de las que se han extraido las muestras. Cuando hay una ordenación natural a priori (ascendente o descendente) de las k poblaciones,es preferible usar el test de Jonckheere-Terpstra.

Estadísticos disponibles: Media, desviacion estandard, minimo, maximo, numero decasos no-perdidos ycuartiles.