Calculadora de prueba de Kruskal-Wallis
Instrucciones: Esta calculadora realiza la prueba de Kruskal-Wallis, que es una alternativa no paramétrica a la prueba ANOVA de una vía, cuando no se cumplen los supuestos del ANOVA. El propósito de la prueba es evaluar si las muestras provienen o no de poblaciones con la misma mediana poblacional. Escriba los datos de muestra de los grupos que desea comparar y el nivel de significancia \(\alpha\), y se mostrarán los resultados de la prueba de Kruskal-Wallis (compare hasta 5 grupos. Deje vacías las columnas que no utilizará) :
Más sobre esta calculadora de prueba de 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 para 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 población 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
Los principales supuestos necesarios 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 para 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 la muestra (la suma de los tamaños de la muestra) y \(R_i\) es la suma de los rangos para la muestra \(i\), de un total de \(k\) muestras. Cuando todos los tamaños de muestra son al menos 5, el estadístico de prueba H se aproxima mediante una distribución de 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 rechazar o no Ho, según el resultado de H.
¿Cuáles son algunas de las aplicaciones del test de Kruskal-Wallis?
Hay muchas aplicaciones de la prueba de Kruskal Wallis: La prueba de Kruskal-Wallis se usa cuando no se cumplen los supuestos para ANOVA. Pero en caso de que se cumplan, debe utilizar en su lugar nuestro Calculadora ANOVA unidireccional , porque tiene un mayor poder estadístico.