在进行cumulative probability统计(如下图)的时候，你怎么知道组之间是否有显著性差异？有人首先想到单因素方差分析或双尾检验（2 tailed TEST）。其实这些是不准确的，最好采用Kolmogorov-Smirnov test（柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫检验）来分析变量是否符合某种分布或比较两组之间有无显著性差异。

Kolmogorov-Smirnov test原理：寻找最大距离（Distance）， 所以常简称为D法。 适用于大样本。 KS test checks if two independent distributions are similar or different, by generating cumulative probability plots for two distributions and finding the distance along the y-axis for a given x values between the two curves. From all the distances calculated for each x value, the maximum distance is searched.

如何分析结果呢？This maximum distance or maximum difference is then plugged into KS probability function to calculate the probability value.  The lower the probability value is the less likely the two distributions are similar.  Conversely, the higher or more close to 1 the value is the more similar the two distributions are.极端情况：如果P值为１的话，说明两给数据基本相同，如果P值无限接近０，说明两组数据差异性极大。

 

有一个网站可以进行在线的统计，你只需要输入数据就可以了。地址如下：http://www.physics.csbsju.edu/stats/KS-test.n.plot_form.html

当然还有更多的软件支持这个统计，如SPSS,SAS,MiniAnalysis,Clampfit10

根据软件统计出来后给出的结果决定有没有显著性差异，如果D _max值>D _0.05。则认为有显著性差异。D _0.05的经验算法：1.36/SQRT(N) 其中SQRT为平方要，N为样本数。D _0.0１经验算法1.64/SQRT(N) 。当然最准确的办法还是去查KS检定表。不过大多数软件如CLAMPFIT,MINIANALYSIS统计出来的结果都是直接有P值。根据这个值（alpha=0.05）就可以断定有没有差异了。