在完全随机设计中进行秩和检验时，H0假设通常是指各比较组总体分布位置相同。具体来说，如果是在两独立样本的情况下做秩和检验（如Mann-Whitney U检验），那么原假设H0可以表述为：两个样本来自的总体具有相同的分布，或者说两组数据中位数相等。
对于多于两个样本的情况使用Kruskal-Wallis H检验时，H0则可以表述为所有比较组来自于相同分布的总体。这意味着各组间没有显著性差异，或者更具体地讲，各组的中心趋势（如中位数）是相同的。
在实际操作中，确定秩和检验的H0假设需要根据研究目的及数据的具体情况来设定。但无论哪种情形下，核心思想都是假定不同处理或条件下的样本来自相同分布的人群，从而通过统计分析来判断这一假设是否成立。
对于多于两个样本的情况使用Kruskal-Wallis H检验时，H0则可以表述为所有比较组来自于相同分布的总体。这意味着各组间没有显著性差异，或者更具体地讲，各组的中心趋势（如中位数）是相同的。
在实际操作中，确定秩和检验的H0假设需要根据研究目的及数据的具体情况来设定。但无论哪种情形下，核心思想都是假定不同处理或条件下的样本来自相同分布的人群，从而通过统计分析来判断这一假设是否成立。
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