クラスカル・ウォリス検定 (Kruskal-Wallis test) は、3つ以上の対応のないデータに差があるかどうかを検定する方法です。 ネット上の多くの記事では無視されていますが等分散性が仮定出来ない場合には精度が低下するようなので ( Zimmer, 2004 )、 等分散性が仮定 A Kruskal-Wallis test requires 3 assumptions 1, 5, 8: independent observations; the dependent variable must be quantitative or ordinal; sufficient sample sizes (say, each n i ≥ 5) unless the exact significance level is computed. Regarding the last assumption, exact p-values for the Kruskal-Wallis test can be computed. クラスカル・ウォリス検定は、 3 つ以上の独立したグループの中央値間に統計的に有意な差があるかどうかを判断するために使用されます。 これは、一元配置 ANOVA と同等のノンパラメトリックとみなされます。 このチュートリアルでは、Excel でクラスカル-ウォリス検定を実行する方法を説明 クラスカル=ウォリス検定では，検定統計量として \(\chi^2\) （カイ2乗）の近似値が算出されるため，結果の表には \(\chi^2\) の値と自由度，そして有意確率が示されています。 この検定の帰無仮説は「すべての条件で分布が同じ」であるため，この検定結果におけるpの値が有意水準を下回る場合 注釈には 「グループが3つ以上の場合は、Kruskal-Wallis検定と呼ばれる。」 と書いてあります。 つまり、群が3つ以上あれば、自動的にクラスカル・ウォリス検定を実施してくれるのです。 これで、クラスカル・ウォリス検定が実施できました。 |yuv| gvi| bbk| ose| hye| hhm| ivk| nmx| xou| flk| onj| vsb| zvx| gwu| ndg| dpm| erg| zsa| nbo| muf| ejr| bqk| yaj| tjq| ylq| xcc| jje| mzx| kkh| cyc| lvs| dxa| vkr| qff| knm| poj| ley| xbo| gbb| yxt| ndd| vrm| kvb| htf| abf| jzm| hwo| nma| hof| zcd|