The Kruskal-Wallis test is a nonpar

The Kruskal-Wallis test is a nonparametric version of classical one-way ANOVA, and an extension of the Wilcoxon rank sum test to more than two groups. It compares the medians of the groups of data in x to determine if the samples come from the same population (or, equivalently, from different populations with the same distribution).

The Kruskal-Wallis test uses ranks of the data, rather than numeric values, to compute the test statistics. It finds ranks by ordering the data from smallest to largest across all groups, and taking the numeric index of this ordering. The rank for a tied observation is equal to the average rank of all observations tied with it. The F-Data types that can be analysed with Kruskal-Wallis

the data points must be independent from each other

the distributions do not have to be normal and the variances do not have to be equal

you should ideally have more than five data points per sample

all individuals must be selected at random from the population

all individuals must have equal chance of being selected

sample sizes should be as equal as possible but some differences are allowed

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ทดสอบ Kruskal วาลลิเป็นรุ่นคลาสสิกการวิเคราะห์ความแปรปรวนทางเดียวแบบ nonparametric และส่วนขยายของการทดสอบผลอันดับ Wilcoxon มากกว่า 2 กลุ่ม จะเปรียบเทียบ medians ของกลุ่มข้อมูลใน x เพื่อกำหนดว่าถ้าตัวอย่างมา จากประชากรเดียวกัน (หรือ equivalently จากกลุ่มประชากรที่แตกต่างกันมีการกระจายเดียวกัน)

ทดสอบ Kruskal-วาลลิใช้จัดอันดับของข้อมูล แทน ค่าตัวเลข การคำนวณสถิติทดสอบ พบอันดับ โดยเรียงลำดับข้อมูลจากน้อยไปมากที่สุดในกลุ่มทั้งหมด และมีดัชนีตัวนี้สั่ง ลำดับการสังเกต tied เท่าการสังเกตทั้งหมดที่เชื่อมโยงกับตำแหน่งเฉลี่ย ชนิด F-ข้อมูลที่สามารถ analysed กับวาลลิ Kruskal

จุดข้อมูลต้องเป็นอิสระจากกัน

ไม่มีการกระจายที่เป็นปกติ และไม่มีผลต่างให้เท่า

เชิญควรจะมากกว่า 5 คะแนนข้อมูลตัวอย่าง

ต้องเลือกบุคคลทั้งหมดที่สุ่มจากประชากร

ทุกคนต้องมีโอกาสถูกเลือกเท่ากัน

ขนาดตัวอย่างควรจะเป็นเท่าที่เป็นไปได้ แต่ความแตกต่างได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ทดสอบ Kruskal-Wallis เป็นรุ่นที่ไม่อิงพารามิเตอร์ของคลาสสิกหนึ่งในการวิเคราะห์และส่วนขยายของการทดสอบผลรวมอันดับ Wilcoxon มากกว่าสองกลุ่ม จะเปรียบเทียบมีเดียของกลุ่มของข้อมูลใน x เพื่อตรวจสอบว่ากลุ่มตัวอย่างมาจากประชากรเดียวกัน (หรือค่าเท่ากันจากประชากรที่แตกต่างกันด้วยการกระจายเหมือนกัน) การทดสอบ Kruskal-Wallis ใช้ตำแหน่งของข้อมูลที่มากกว่าค่าตัวเลข , การคำนวณสถิติทดสอบ พบทหารโดยการสั่งซื้อข้อมูลจากที่เล็กที่สุดไปหามากที่สุดในทุกกลุ่มและสละดัชนีตัวเลขของการสั่งซื้อนี้ ตำแหน่งสำหรับการสังเกตผูกเท่ากับอันดับเฉลี่ยของการสังเกตทั้งหมดที่เชื่อมโยงกับมัน ประเภท F-ข้อมูลที่สามารถนำมาวิเคราะห์ด้วย Kruskal-Wallis จุดข้อมูลจะต้องเป็นอิสระจากกันกระจายจะได้ไม่ต้องเป็นปกติและความแปรปรวนไม่ได้จะเท่ากับคุณควรมีมากกว่าห้าจุดข้อมูลต่อตัวอย่างบุคคลทุกคนต้องได้รับการคัดเลือกโดยการสุ่มจากประชากรที่ประชาชนทุกคนต้องมีโอกาสเท่าเทียมกันในการเลือกขนาดตัวอย่างควรจะเป็นเท่าที่เป็นไปได้ แต่แตกต่างบางอย่างที่ได้รับอนุญาต

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

The Kruskal Wallis Test เป็นรุ่นคลาสสิกของวิธีความแปรปรวนทางเดียวและส่วนขยายของ Wilcoxon อันดับรวมทดสอบมากกว่าสองกลุ่ม มันเปรียบเทียบมีเดีย ของกลุ่มข้อมูลใน X เพื่อตรวจสอบว่า ตัวอย่างที่มาจากประชากรเดียวกัน ( หรือ ก้อง จากประชากรที่มีการแจกแจงแบบเดียวกัน ) .

Kruskal Wallis Test ใช้ตำแหน่งของข้อมูลแทนที่จะเป็นค่าตัวเลขที่คำนวณหาสถิติทดสอบ มันหาตำแหน่งโดยการสั่งซื้อจากข้อมูลที่เล็กที่สุดเพื่อที่ใหญ่ที่สุดในกลุ่ม และการใช้ดัชนีตัวเลขสั่งซื้อนี้ การจัดอันดับสําหรับผูกการสังเกตเท่ากับอันดับเฉลี่ยของการสังเกตเชื่อมโยงกับมัน การ f-data ชนิดที่สามารถวิเคราะห์กับ Kruskal Wallis

จุดข้อมูลต้องเป็นอิสระจากกันและกัน

กระจาย ไม่ ต้อง ปกติ และแบบไม่ต้องเท่ากัน

คุณควรจะมีมากกว่า 5 จุดข้อมูลต่อตัวอย่าง

บุคคลทั้งหมดต้องถูกเลือกโดยการสุ่มจากประชากร

บุคคลทั้งหมดต้องเท่ากับโอกาสในการถูกเลือก

ขนาดตัวอย่างควรเท่าเทียมที่สุดแต่ ความแตกต่างบางอย่างเท่านั้น