Calcolatrice del test di kruskal-wallis
Istruzioni: Questo calcolatore esegue il test Kruskal-Wallis, che è un'alternativa non parametrica al test ANOVA a una via, quando le ipotesi non sono soddisfatte per ANOVA. Lo scopo del test è valutare se i campioni provengono o meno da popolazioni con la stessa mediana della popolazione.
Si prega di utilizzare il foglio di calcolo sottostante per fornire i dati per i gruppi che si desidera confrontare e il livello di significatività \(\alpha\) e verranno visualizzati i risultati del test di Kruskal-Wallis (confrontare fino a 5 gruppi. Si prega di lasciare vuote le colonne che non utilizzerai):
Ulteriori informazioni su questo calcolatore di test kruskal-wallis
Prima di tutto, il test di Kruskal-Wallis è la versione non parametrica di ANOVA, che viene utilizzata quando non tutte le ipotesi ANOVA sono soddisfatte. L'uso del test di Kruskal-Wallis serve a valutare se i campioni provengono da popolazioni con mediane uguali. Avremo bisogno di utilizzare il test di Kruskal-Wallis quando la variabile che viene misurata (la variabile dipendente) viene misurata a livello ordinale o quando l'assunzione di normalità non è soddisfatta.
Come con qualsiasi altro test di ipotesi, il test di Kruskal-Wallis utilizza un'ipotesi nulla e alternativa. L'ipotesi nulla è un'affermazione che afferma che tutti i campioni provengono da popolazioni con le stesse mediane, e l'ipotesi alternativa è che non tutte le mediane della popolazione sono uguali (si osservi che questo NON implica che tutte le mediane siano disuguali, implica che almeno una coppia di mediane è disuguale).
Ipotesi per il test
Le principali assunzioni richieste per eseguire il test di Kruskal-Wallis sono:
- La variabile dipendente (DV) non deve essere un intervallo, ma deve essere misurata almeno a livello ordinale
- I campioni sono selezionati in modo indipendente
- I campioni devono provenire da popolazioni con forma identica
La formula per il test di Kruskal-Wallis è
\[H = \frac{12}{N(N+1)}\left( \frac{R_1^2}{n_1}+\frac{R_2^2}{n_2}+ \cdots + \frac{R_k^2}{n_k}\right) - 3(N+1)\]dove N sono le dimensioni totali del campione (la somma delle dimensioni del campione) e \(R_i\) è la somma dei ranghi per il campione \(i\), da un totale di \(k\) campioni. Quando tutte le dimensioni del campione sono almeno 5, la statistica del test H viene approssimata da una distribuzione Chi-quadrato con \(k-1\) gradi di libertà. Se uno qualsiasi dei campioni ha meno di 5 elementi, è necessario utilizzare valori critici speciali per valutare se rifiutare o meno Ho, in base al risultato di H.
Quali sono alcune applicazioni del test di kruskal-wallis?
Esistono molte applicazioni del test di Kruskal Wallis: Il test di Kruskal-Wallis viene utilizzato quando le ipotesi per ANOVA non sono soddisfatte. Ma nel caso in cui siano soddisfatte, dovresti usare invece il nostro Calcolatrice ANOVA unidirezionale , perché ha un potere statistico più elevato.
