Calculadora de la prueba de kruskal-wallis
Instrucciones: Esta calculadora realiza la prueba de Kruskal-Wallis, que es una alternativa no paramétrica a la prueba ANOVA unidireccional, cuando no se cumplen los supuestos para ANOVA. El propósito de la prueba es evaluar si las muestras provienen o no de poblaciones con la misma mediana poblacional.
Utilice la siguiente hoja de cálculo para proporcionar los datos de los grupos que desea comparar y el nivel de significancia \(\alpha\), y se le mostrarán los resultados de la prueba de Kruskal-Wallis (compare hasta 5 grupos. Deje las columnas en blanco que no usarás):
Más información sobre esta calculadora de prueba kruskal-wallis
En primer lugar, la prueba de Kruskal-Wallis es la versión no paramétrica de ANOVA, que se utiliza cuando no se cumplen todos los supuestos de ANOVA. El uso de la prueba de Kruskal-Wallis es evaluar si las muestras provienen de poblaciones con medianas iguales. Necesitaremos utilizar la prueba de Kruskal-Wallis cuando la variable que se está midiendo (la variable dependiente) se mide a nivel ordinal, o cuando no se cumple el supuesto de normalidad.
Al igual que con cualquier otra prueba de hipótesis, la prueba de Kruskal-Wallis utiliza una hipótesis nula y alternativa. La hipótesis nula es un enunciado que afirma que todas las muestras provienen de poblaciones con las mismas medianas, y la hipótesis alternativa es que no todas las medianas de las poblaciones son iguales (observe que esto NO implica que todas las medianas sean desiguales, implica que al menos una par de medianas es desigual).
Supuestos para la prueba
Las principales suposiciones requeridas para realizar la prueba de Kruskal-Wallis son:
- La variable dependiente (DV) no necesita ser un intervalo, pero debe medirse al menos en el nivel ordinal
- Las muestras se seleccionan de forma independiente.
- Las muestras deben provenir de poblaciones con forma idéntica
La fórmula de la prueba de Kruskal-Wallis es
\[H = \frac{12}{N(N+1)}\left( \frac{R_1^2}{n_1}+\frac{R_2^2}{n_2}+ \cdots + \frac{R_k^2}{n_k}\right) - 3(N+1)\]donde N es el tamaño total de las muestras (la suma de los tamaños de las muestras) y \(R_i\) es la suma de los rangos para la muestra \(i\), de un total de muestras \(k\). Cuando todos los tamaños de muestra son al menos 5, la estadística de prueba H se aproxima mediante una distribución Chi-Cuadrado con \(k-1\) grados de libertad. Si alguna de las muestras tiene menos de 5 elementos, se deben usar valores críticos especiales para evaluar si se rechaza o no Ho, según el resultado de H.
¿cuáles son algunas aplicaciones de la prueba de kruskal-wallis?
Hay muchas aplicaciones de la prueba de Kruskal Wallis: La prueba de Kruskal-Wallis se utiliza cuando no se cumplen los supuestos de ANOVA. Pero en caso de que se cumplan, debe usar en su lugar nuestro Calculadora ANOVA unidireccional , porque tiene un mayor poder estadístico.
