Calculadora de la Prueba de Kruskal-Wallis
Compara grupos independientes sin suponer que siguen una distribución normal. La calculadora de la prueba de Kruskal-Wallis de MiniWebtool admite hasta 20 grupos y muestra el estadístico H, el análisis de rangos, tamaños del efecto y cálculos desarrollados para interpretar la comparación.
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Introduce un grupo por línea abajo para obtener H, el valor p, las sumas de rangos, el tamaño del efecto y los pasos.
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Calculadora de la Prueba de Kruskal-Wallis
Bienvenido a la Calculadora de la Prueba de Kruskal-Wallis, una herramienta estadística integral para comparar múltiples grupos independientes mediante la prueba no paramétrica H de Kruskal-Wallis. Esta calculadora proporciona cálculos paso a paso, análisis de rangos, medición del tamaño del efecto y visualizaciones interactivas para ayudarle a comprender e interpretar sus datos.
Resumen rápido
Calculadora de la Prueba de Kruskal-Wallis compara hasta 20 grupos independientes con la prueba H de Kruskal-Wallis basada en rangos, sin suponer datos normales. Informa del estadístico H, el valor p, el análisis de rangos, el tamaño del efecto y el cálculo completo.
| Función | Qué incluye | Ideal para |
|---|---|---|
| Introducción de datos | Escribe cada grupo en una línea. Los valores pueden separarse por comas, espacios o tabulaciones, para hasta 20 grupos. | Comparar muestras pegadas desde una hoja de cálculo |
| Estadístico H | Calcula H = 12 / (N(N+1)) x suma de Ri2/ni, menos 3(N+1), con un valor p para comparar con tu alfa. | Comprobar si los grupos difieren |
| Nivel de significación | Elige un alfa de 0.01, 0.05 o 0.10, y define los decimales que se muestran. | Ajustarte al umbral de prueba de tu estudio |
| Tamaño del efecto | Informa de épsilon al cuadrado, valorado como despreciable por debajo de 0.01, pequeño hasta 0.06, medio hasta 0.14 y grande por encima de eso. | Juzgar cuán grande es una diferencia |
| Análisis de rangos | Muestra los rangos y estadísticos de cada grupo, con un diagrama de caja interactivo y un desglose paso a paso. | Revisar el cálculo y presentar resultados |
| Alternativa al ANOVA | Una alternativa no paramétrica al ANOVA de un factor, para datos ordinales, datos no normales, muestras pequeñas o valores atípicos. | Datos que no cumplen los supuestos del ANOVA |
¿Qué es la prueba de Kruskal-Wallis?
La prueba H de Kruskal-Wallis (también llamada análisis de varianza de una vía de Kruskal-Wallis) es una prueba no paramétrica basada en rangos que se utiliza para determinar si existen diferencias estadísticamente significativas entre dos o más grupos de una variable independiente en una variable dependiente continua u ordinal. Es el equivalente no paramétrico del ANOVA de una vía.
Nombrada en honor a William Kruskal y W. Allen Wallis, quienes la desarrollaron en 1952, esta prueba extiende la prueba U de Mann-Whitney a más de dos grupos. A diferencia del ANOVA, la prueba de Kruskal-Wallis no asume una distribución normal de los datos.
Fórmula del estadístico H de Kruskal-Wallis
Donde:
- N = Número total de observaciones en todos los grupos
- k = Número de grupos
- nᵢ = Número de observaciones en el grupo i
- Rᵢ = Suma de rangos en el grupo i
Cuándo usar la prueba de Kruskal-Wallis
Use Kruskal-Wallis en lugar de ANOVA de una vía cuando:
- Datos no normales: Sus datos no cumplen con el supuesto de normalidad requerido por el ANOVA
- Datos ordinales: Tiene datos ordinales (jerarquizados) en lugar de datos continuos
- Muestras pequeñas: Los tamaños de muestra son demasiado pequeños para verificar la normalidad
- Valores atípicos presentes: Sus datos tienen valores atípicos que podrían sesgar los resultados del ANOVA
Supuestos de la prueba de Kruskal-Wallis
- La variable dependiente debe medirse a nivel ordinal o continuo
- La variable independiente debe constar de dos o más grupos categóricos e independientes
- Independencia de las observaciones: no hay relación entre las observaciones de cada grupo ni entre los propios grupos
- Formas de distribución similares en todos los grupos (no necesariamente normales, pero similares)
Cómo usar esta calculadora
- Ingrese sus datos: Introduzca los datos de cada grupo en una línea separada. Los valores dentro de cada línea pueden estar separados por comas, espacios o pestañas.
- Establezca el nivel de significancia: Elija su valor alfa (0.01, 0.05 o 0.10) según sus requisitos de prueba.
- Establezca la precisión: Seleccione el número de decimales para sus resultados.
- Calcular: Haga clic en el botón Calcular para realizar el análisis.
- Interpretar resultados: Revise el estadístico H, el valor p, el tamaño del efecto y las visualizaciones para sacar conclusiones.
Interpretación de resultados
Significancia Estadística
- Si valor p ≤ alfa: Se rechaza la hipótesis nula. Existe una diferencia estadísticamente significativa entre al menos un par de grupos.
- Si valor p > alfa: No se rechaza la hipótesis nula. No hay evidencia suficiente de diferencias entre los grupos.
Tamaño del efecto (Épsilon cuadrado)
El tamaño del efecto mide la importancia práctica de sus hallazgos:
| Épsilon cuadrado | Tamaño del efecto | Interpretación |
|---|---|---|
| < 0.01 | Insignificante | Efecto práctico muy pequeño o nulo |
| 0.01 - 0.06 | Pequeño | Pequeña importancia práctica |
| 0.06 - 0.14 | Mediano | Importancia práctica moderada |
| > 0.14 | Grande | Gran importancia práctica |
Pruebas Post-Hoc
Cuando la prueba de Kruskal-Wallis es significativa, se necesitan pruebas post-hoc para determinar qué grupos específicos difieren. Las opciones comunes incluyen:
- Prueba de Dunn: La prueba post-hoc más popular para Kruskal-Wallis
- Pruebas U de Mann-Whitney por pares: Con corrección de Bonferroni u otra para comparaciones múltiples
- Prueba de Conover-Iman: Basada en la distribución t de los rangos
- Prueba de Nemenyi: Equivalente no paramétrico de la prueba HSD de Tukey
Comparación Kruskal-Wallis vs ANOVA
| Característica | Kruskal-Wallis | ANOVA de una vía |
|---|---|---|
| Tipo de datos | Ordinal o continuo | Sólo continuo |
| Normalidad | No requerida | Requerida |
| Igualdad de varianzas | No requerida | Requerida (se puede usar ANOVA de Welch si se infringe) |
| Poder estadístico | Menor (usa rangos) | Mayor (usa valores reales) |
| Sensibilidad a valores atípicos | Menos sensible | Más sensible |
| Tamaño de la muestra | Funciona con muestras pequeñas | Necesita muestras más grandes para la normalidad |
Preguntas frecuentes
¿Qué es la prueba de Kruskal-Wallis?
La prueba de Kruskal-Wallis es una prueba no paramétrica basada en rangos que se utiliza para determinar si existen diferencias estadísticamente significativas entre dos o más grupos de una variable independiente en una variable dependiente continua u ordinal. Es el equivalente no paramétrico del ANOVA de una vía y una extensión de la prueba U de Mann-Whitney para más de dos grupos.
¿Cuándo debo usar la prueba de Kruskal-Wallis en lugar de ANOVA?
Utilice la prueba de Kruskal-Wallis cuando: (1) Sus datos no cumplen con el supuesto de normalidad requerido por ANOVA, (2) Tiene datos ordinales en lugar de datos continuos, (3) Sus tamaños de muestra son pequeños y no puede verificar la normalidad, o (4) Sus datos tienen valores atípicos que podrían sesgar los resultados de ANOVA. Si las varianzas son distintas, use el ANOVA de Welch: Kruskal-Wallis supone distribuciones de forma similar y no corrige la diferencia de dispersión.
¿Cómo interpreto el valor p de Kruskal-Wallis?
Si el valor p es menor o igual a su nivel de significancia elegido (normalmente 0.05), rechaza la hipótesis nula y concluye que existe una diferencia estadísticamente significativa entre al menos un par de grupos. Si el valor p > alfa, no se puede rechazar la hipótesis nula, lo que significa que no hay evidencia suficiente de diferencias entre los grupos.
¿Qué es el tamaño del efecto en la prueba de Kruskal-Wallis?
El épsilon cuadrado se utiliza como medida del tamaño del efecto para la prueba de Kruskal-Wallis. Oscila entre 0 y 1 e indica la importancia práctica: los valores inferiores a 0.01 son insignificantes, 0.01-0.06 son pequeños, 0.06-0.14 son medianos y los valores superiores a 0.14 indican efectos grandes. El tamaño del efecto complementa la significancia estadística al mostrar la magnitud de las diferencias.
¿Cuál es el tamaño de muestra mínimo para la prueba de Kruskal-Wallis?
Cada grupo debe tener al menos 5 observaciones para obtener resultados fiables, aunque técnicamente la prueba requiere al menos 2 observaciones por grupo. Para muestras muy pequeñas, la aproximación de chi-cuadrado utilizada para calcular los valores p puede no ser precisa, y se deben considerar pruebas de permutación exactas.
¿Qué pruebas post-hoc siguen a un resultado significativo de Kruskal-Wallis?
Cuando la prueba de Kruskal-Wallis es significativa, las pruebas post-hoc identifican qué grupos específicos difieren. Las opciones comunes incluyen: la prueba de Dunn (la más popular), pruebas U de Mann-Whitney por pares con corrección de Bonferroni, prueba de Conover-Iman o prueba de Nemenyi. Estas pruebas controlan el error de Tipo I al realizar comparaciones múltiples.
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"Calculadora de la Prueba de Kruskal-Wallis" en https://MiniWebtool.com/es/calculadora-de-la-prueba-de-kruskal-wallis/ de MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/
por el equipo de miniwebtool. Actualizado: 27 de enero de 2026
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