المزيد عن هذه الآلة الحاسبة اختبار kruskal-wallis

بادئ ذي بدء , فإن اختبار Kruskal-Wallis هو النسخة غير البارامترية من ANOVA , والتي يتم استخدامها عندما لا يتم استيفاء جميع افتراضات ANOVA.يتمثل استخدام اختبار Kruskal-Wallis في تقييم ما إذا كانت العينات تأتي من السكان مع الوسطاء المتساويين.سنحتاج إلى استخدام اختبار Kruskal-Wallis عندما يتم قياس المتغير الذي يتم قياسه (المتغير التابع) على المستوى الترتيبي , أو عندما لا يتم استيفاء افتراض الحالة الطبيعية.

كما هو الحال مع أي اختبار فرضية أخرى , يستخدم اختبار Kruskal-Wallis فارغًا وفرضية بديلة.الفرضية الفارغة هي بيان يزعم أن جميع العينات تأتي من السكان الذين لديهم نفس الوسطاء , والفرضية البديلة هي أن جميع الوسطاء السكانيين ليسوا متساوون (لاحظوا أن هذا لا يعني أن جميع الوسطاء غير متكافئزوج من الوسطاء غير متكافئ).

افتراضات الاختبار

الافتراضات الرئيسية المطلوبة لإجراء اختبار Kruskal-Wallis هي:

• لا يلزم أن يكون المتغير التابع (DV) فاصلًا , ولكن يجب قياسه على الأقل على المستوى الترتيبي


• يتم اختيار العينات بشكل مستقل


• يجب أن تأتي العينات من السكان ذوي الشكل المتطابق

صيغة اختبار Kruskal-Wallis

\[H = \frac{12}{N(N+1)}\left( \frac{R_1^2}{n_1}+\frac{R_2^2}{n_2}+ \cdots + \frac{R_k^2}{n_k}\right) - 3(N+1)\]

عندما يكون N هو إجمالي أحجام العينات (مجموع أحجام العينات) , و \(R_i\)هو مجموع صفوف العينة \(i\), من مجموع عينات \(k\).عندما تكون جميع أحجام العينات لا تقل عن 5 , يتم تقريب إحصاء الاختبار H عن طريق توزيع CHI-Square مع \(k-1\) DEGREES من الحرية.إذا كان لدى أي من العينات أقل من 5 عناصر , فيجب استخدام قيم حرجة خاصة لتقييم ما إذا كان سيتم رفض HO , بناءً على نتائج H.

ما هي بعض تطبيقات اختبار kruskal-wallis؟

هناك العديد من تطبيقات اختبار Kruskal Wallis: يتم استخدام اختبار Kruskal-Wallis عندما لا يتم الوفاء بافتراضات ANOVA.ولكن في حالة الوفاء بها , يجب عليك استخدامنا بدلاً من ذلك حASBة ANOVA , لأن لديها قوة إحصائية أعلى.