npar检验，即非参数检验，主要用于分析不符合正态分布的数据。解读npar检验表，可以遵循以下步骤：
1. 观察检验类型：首先确认是哪种非参数检验，如曼-惠特尼U检验、Kruskal-Wallis H检验等，因为不同检验的结果解读方式可能不同。
2. 查看统计量：对于Kruskal-Wallis H检验，关注H统计量；对于曼-惠特尼U检验，关注U统计量。
3. 显著性水平：查看p值，通常显著性水平设定为0.05。如果p值小于0.05，表明组间差异具有统计学意义。
4. 比较中位数：npar检验通常比较的是中位数，而非均值。如果p值小于0.05，可以认为至少有一组的中位数与其他组存在显著差异。
5. 多重比较：如果进行多重比较，可能需要调整显著性水平，如使用Bonferroni校正，以避免假阳性。
6. 结果解释：根据检验结果，得出结论是否支持原假设（即各组数据没有显著差异）。
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