Multi-Groups Design with Independen

Multi-Groups Design with Independent Samples: The Kruskal-Wallis One-Way Analysis of Variance by Ranks
This method functions like the conventional one-way analysis of variance. The null hypothesis is tested to determine if the differences among samples show true population differences or whether they represent chance variations to be expected among several samples from the same population. The test is based on the assumptions that ranks within each sample constitute a random sample for the set of numbers 1 through N (15) and that the variable being tested has a continuous distribution (4). Scores in all samples are combined and arranged in order of magnitude so that ranks can be given to each score. The lowest score is assigned the rank of 1. The scores then are replaced in their respective samples with appropriate ranks. The ranks for each sample are summed. The assumption is that mean rank sums (R) are equal for all samples and equal to the mean of the N ranks, (N + 1)12, if the samples (K) are from the same population (16). Both equal- and unequalsized samples can be used in this test because the sums of sample ranks (>R) are pooled in the equation. The statistic H used in this test can be defined by the equation:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กลุ่มหลายออกแบบ ด้วยตัวอย่างอิสระ: วาลลิ Kruskal ทางเดียวการวิเคราะห์ของผลต่างตามยศฟังก์ชันนี้วิธีเช่นปกติทางเดียววิเคราะห์ความแปรปรวน มีทดสอบสมมติฐานเป็น null เพื่อกำหนดความแตกต่างระหว่างตัวอย่างแสดงความแตกต่างของประชากรที่แท้จริง หรือ ว่าจะแสดงความแตกต่างของโอกาสการในหลายตัวอย่างจากประชากรเดียวกัน การทดสอบขึ้นอยู่กับสมมติฐานว่า ยศในแต่ละอย่างเป็นตัวอย่างที่สุ่มสำหรับชุดของตัวเลข 1 ถึง N (15) และที่ตัวแปรการทดสอบมีการกระจายอย่างต่อเนื่อง (4) คะแนนในตัวอย่างทั้งหมดจะถูกรวม และเรียงลำดับของขนาดที่จะได้รับการจัดอันดับคะแนนแต่ละ คะแนนต่ำสุดไว้อันดับ 1 คะแนนแล้วจะถูกแทนที่ในตัวอย่างของพวกเขาเกี่ยวข้องกับตำแหน่งที่เหมาะสม ยศในแต่ละตัวอย่างจะถูกบวกรวมกัน สมมติฐานคือผลรวมแบบลำดับขั้นเฉลี่ย (R) เท่ากับตัวอย่างทั้งหมด และเท่ากับค่าเฉลี่ยของอันดับ N, (N + 1) 12 ถ้าได้ (K) ตัวอย่างจากประชากรเดียวกัน (16) ตัวอย่างเท่ากับ - และ unequalsized สามารถใช้ในการทดสอบนี้เนื่องจากผลรวมของตัวอย่างอันดับ (> R) เป็นทางถูกพูในสมการได้ สถิติที่ใช้ในการทดสอบนี้ H สามารถกำหนด โดยสมการ:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การออกแบบหลายกลุ่มตัวอย่างมีอิสระที่: Kruskal-Wallis
วิเคราะห์เดียวความแปรปรวนโดยอันดับที่ฟังก์ชั่นวิธีการนี้เช่นเดิมหนึ่งวิเคราะห์ความแปรปรวนทางเดียว สมมติฐานมีการทดสอบเพื่อตรวจสอบว่าความแตกต่างระหว่างกลุ่มตัวอย่างที่แสดงความแตกต่างของประชากรจริงหรือไม่ว่าพวกเขาเป็นตัวแทนของการเปลี่ยนแปลงมีโอกาสที่จะได้รับการคาดว่าในหมู่หลายตัวอย่างจากประชากรเดียวกัน การทดสอบจะขึ้นอยู่กับสมมติฐานที่จัดอันดับภายในแต่ละตัวอย่างเป็นตัวอย่างสุ่มสำหรับชุดของตัวเลข 1 ถึง N (15) และที่เป็นตัวแปรการทดสอบมีการกระจายอย่างต่อเนื่อง (4) คะแนนในตัวอย่างทั้งหมดจะรวมกันและจัดให้อยู่ในลำดับความสำคัญเพื่อให้การจัดอันดับจะได้รับในแต่ละคะแนน คะแนนต่ำสุดที่ได้รับมอบหมายอันดับ 1 คะแนนจากนั้นก็จะถูกแทนที่ในตัวอย่างที่เกี่ยวข้องกับการจัดอันดับที่เหมาะสม การจัดอันดับสำหรับแต่ละตัวอย่างจะสรุป สมมติฐานที่เป็นที่หมายถึงผลรวมยศ (R) มีค่าเท่ากันสำหรับตัวอย่างและเท่ากับค่าเฉลี่ยของการจัดอันดับ N, (N + 1) 12 ถ้าตัวอย่าง (K) จากประชากรเดียวกัน (16) ทั้งสองตัวอย่าง equal- unequalsized และสามารถนำมาใช้ในการทดสอบนี้เพราะผลรวมของการจัดอันดับของกลุ่มตัวอย่าง (> R) เป็นสำรองในสมการ H สถิติที่ใช้ในการทดสอบนี้สามารถกำหนดได้โดยสมการ:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หลายกลุ่มการออกแบบอย่างอิสระ : Kruskal Wallis วิเคราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียว โดยจัดอันดับ
วิธีนี้การทำงานเหมือนปกติ วิเคราะห์ความแปรปรวนทางเดียว สมมติฐานว่างคือการทดสอบเพื่อตรวจสอบว่า ความแตกต่างระหว่างตัวอย่างแสดงความแตกต่างของประชากรจริงหรือไม่ว่าพวกเขาเป็นตัวแทนของโอกาสการเปลี่ยนแปลงเป็นที่คาดหวังของหลายตัวอย่างจากประชากรเดียวกันการทดสอบจะขึ้นอยู่กับสมมติฐานที่อันดับภายในแต่ละตัวอย่าง เป็นการสุ่มตัวอย่างสำหรับชุดของตัวเลข 1 ถึง N ( 15 ) และตัวแปรที่ถูกทดสอบมีการแจกแจงแบบต่อเนื่อง ( 4 ) คะแนนในตัวอย่างทั้งหมดจะรวมกันและจัดลำดับความสำคัญเพื่อให้ทหารสามารถให้คะแนนแต่ละ . คะแนนต่ำสุดคือ 2 อันดับ 1คะแนนก็จะถูกแทนที่ในตัวอย่างของพวกเขาที่เกี่ยวข้องกับตำแหน่งที่เหมาะสม การจัดอันดับสำหรับแต่ละตัวอย่างสรุป . สันนิษฐานว่าคงหมายถึงยศ ( R ) จะเท่ากันสำหรับทุกตัวอย่างและเท่ากับค่าเฉลี่ยของ N อันดับ ( 1 ) 12 , ถ้าตัวอย่าง ( K ) จากประชากรเดียวกัน ( 16 )ทั้งสองเท่ากัน และ unequalsized ตัวอย่างที่สามารถใช้ในการทดสอบนี้ เนื่องจากผลบวกของจำนวนแถว ( R ) จะรวมอยู่ในสมการ สถิติที่ใช้ในการทดสอบนี้ H สามารถนิยามโดยสมการ :