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克鲁斯卡尔沃利斯

克鲁斯卡尔沃利斯(什么叫Kruskal-Wallis检验)

fwxlw fwxlw 发表于2025-01-30 03:44:05 浏览5 评论0

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什么叫Kruskal-Wallis检验

克鲁斯卡尔-沃利斯检验用于多个连续型独立样本的比较。方差分析程序关注的是,几个总体的均值是否相等。数据是间隔测量尺度或比率测量尺度的数据。

另外还要假定这些总体服从正态概率分布,并且有相等的标准差。

W.H.克鲁斯卡尔和W.A.沃利斯于1952年提出了仅仅要求顺序(排序)测量尺度数据的非参数检验。不需要对总体分布形态做任何假定。该检验被称为克鲁斯卡尔-沃利斯单因素秩方差分析。

为了利用克鲁斯卡尔-沃利斯检验,从总体中抽取的样本必须是独立的。例如,从三个组(经理、员工、管理人员)中抽取样本,并且进行访谈。一组人员(如经理)的回答决不能影响其他两组的回答。

为了计算克鲁斯卡尔-沃利斯检验统计量:

1、合并所有的样本;

2、将合并后的样本值从低到高排序;

3、将排序后的值用秩代替,从最小值1开始。

应用方差分析技术,假定: 

总体都服从正态分布;

这些总体有相等的标准差;

样本是独立抽取的。

如果这些假定都满足,我们可以利用F分布作为检验统计量。如果这些假定不能被满足,我们应用不依赖于分布的克鲁斯卡尔-沃利斯检验。

扩展资料:

适用条件:当偏态严重,为Kruskal-Wallis H。最简单的鉴别办法是SD远大于1/3的均值。大于1/2均值时就可认为严重偏态。

当样本含量超过两个,达到三个或三个以上时称为多样本比较,用Kruskal-Wallis检验。

是一个关于三组或更多数据的非参数性测试。关于Kruskal-Wallis检测的测试统计量为H。

Kruskal-Wallis检验所用的统计量,把k(k》2)个独立的简单随机样本的观察值放在一起,排列秩序后算出。其假设可陈述为:

Ho:k个总体是同分布的

H1:k个总体的分布不完全相同

克鲁斯卡尔-沃利斯检验规范报告中位数从哪里看

克鲁斯卡尔-沃利斯H是曼-惠特尼U检验法的扩展,是一种推广的评价值检验。其基本思路是,首先对所有样本合并并按升序排列得出每个数据的等级,然后对各组样本求平均等级。如果平均等级相差很大,则认为两组样本所属的总体有显著差异。

曼-惠特尼检验与克鲁斯卡尔-沃利斯检验各用于什么场合

适用于场合如下:1、样本服从非正态分布的情况,如果样本不满足正态分布假设,那么使用这两个检验方法可以避免样本数据的均值和方差的误差,同时确保数据分析结果的准确性。2、样本独立或相关的情况,这两个检验方法都适用于独立或相关样本的比较,可以用来比较两个或多个样本之间的差异。