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在 MATLAB 中，可以使用以下几种方法来判断多组数据的分布是否一致：
1. Kolmogorov-Smirnov 检验 (K-S Test)
K-S 检验是一种非参数检验，用于比较两组数据是否来自相同的分布。MATLAB 提供了 kstest2 函数来进行这种检验。该方法适用于连续分布的数据。
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[h, p] = kstest2(data1, data2);
h是检验结果，0 表示两组数据来自相同分布，1 表示不同分布。p是 p 值，如果小于显著性水平（通常是 0.05），则认为两组数据的分布显著不同。
2. Mann-Whitney U 检验 (也称为 Wilcoxon 秩和检验)
这是一个非参数检验，用于检验两组数据的分布是否相同。它不要求数据符合正态分布。MATLAB 可以通过 ranksum 函数进行此检验：
matlab
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[p, h] = ranksum(data1, data2);
p是 p 值，用于判断两组数据分布的相似性。h是检验结果，0 表示没有显著差异，1 表示有显著差异。
3. Chi-Square 检验 (卡方检验)
卡方检验通常用于分类数据来检验频率分布之间的差异。对于多组频率数据，可以使用 chi2gof 函数来进行适合度检验，比较实际观测频率与期望频率是否一致：
matlab
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[h, p] = chi2gof(data);
h是检验结果，0 表示没有显著差异，1 表示有显著差异。p是 p 值，表示分布是否相同。
4. Kruskal-Wallis 检验
Kruskal-Wallis 检验是一种非参数方法，用于比较多组数据的中位数是否相同。与 ANOVA 类似，但不要求数据服从正态分布。MATLAB 提供了 kruskalwallis 函数：
matlab
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p = kruskalwallis(data);
p是 p 值，判断组间是否有显著差异。
5. ANOVA 检验
如果数据符合正态分布，可以使用单因素方差分析（ANOVA）来检验多组数据的分布是否一致。MATLAB 中的 anova1 函数可以进行这种检验：
matlab
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p = anova1(data);
p是 p 值，判断各组之间是否有显著差异。
总结
- 对于连续数据，Kolmogorov-Smirnov 检验和 Mann-Whitney U 检验是常用的非参数方法。
- 对于分类数据或频率数据，Chi-Square 检验较为合适。
- 如果数据不符合正态分布，可以考虑 Kruskal-Wallis 检验。
- 数据服从正态分布时，ANOVA 是合适的选择。
这些方法可以根据不同数据特性和假设条件选择使用。