Калькулятор теста краскела-уоллиса
Инструкции: Этот калькулятор проводит критерий Крускала-Уоллиса, который является непараметрической альтернативой однофакторному дисперсионному анализу, когда допущения для дисперсионного анализа не выполняются. Цель теста состоит в том, чтобы оценить, взяты ли образцы из популяций с одинаковой медианой популяции.
Пожалуйста, используйте электронную таблицу ниже, чтобы предоставить данные для групп, которые вы хотите сравнить, и уровень значимости \(\alpha\), и результаты теста Краскела-Уоллиса будут отображаться для вас (сравните до 5 групп. Пожалуйста, оставьте столбцы пустыми которые вы не будете использовать):
Подробнее об этом калькуляторе теста крускала-уоллиса
Прежде всего, критерий Крускала-Уоллиса — это непараметрическая версия дисперсионного анализа, которая используется, когда не все допущения дисперсионного анализа выполняются. Использование теста Крускала-Уоллиса заключается в оценке того, получены ли выборки из популяций с одинаковыми медианами. Нам нужно будет использовать тест Крускала-Уоллиса, когда измеряемая переменная (зависимая переменная) измеряется на порядковом уровне или когда предположение о нормальности не выполняется.
Как и в случае любого другого теста гипотез, тест Крускала-Уоллиса использует нулевую и альтернативную гипотезы. Нулевая гипотеза — это утверждение, утверждающее, что все выборки взяты из совокупностей с одинаковыми медианами, а альтернативная гипотеза состоит в том, что не все медианы совокупности равны (обратите внимание, что это НЕ означает, что все медианы неравны, это подразумевает, что по крайней мере одна пара медиан неравна).
Предположения для теста
Основные допущения, необходимые для выполнения теста Крускала-Уоллиса:
- Зависимая переменная (DV) не обязательно должна быть интервальной, но ее необходимо измерять хотя бы на порядковом уровне.
- Образцы подбираются самостоятельно
- Образцы должны поступать из популяций одинаковой формы.
Формула теста Крускала-Уоллиса:
\[H = \frac{12}{N(N+1)}\left( \frac{R_1^2}{n_1}+\frac{R_2^2}{n_2}+ \cdots + \frac{R_k^2}{n_k}\right) - 3(N+1)\]где N — общий размер выборки (сумма размеров выборки), а \(R_i\) — сумма рангов для выборки \(i\) из общего количества выборок \(k\). Когда все размеры выборки составляют не менее 5, тестовая статистика H аппроксимируется распределением хи-квадрат со степенями свободы \(k-1\). Если какой-либо из образцов содержит менее 5 элементов, необходимо использовать специальные критические значения, чтобы оценить, следует ли отбраковывать Ho, на основе результатов H.
Каковы некоторые приложения теста крускала-уоллиса?
Критерий Крускала-Уоллиса имеет множество применений: Критерий Крускала-Уоллиса используется, когда допущения для дисперсионного анализа не выполняются. Но в случае, если они соблюдены, вы должны использовать вместо этого наш Калькулятор одностороннего ANOVA , потому что он имеет более высокую статистическую мощность.
