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Calcolatore del Test di Kruskal-Wallis

Esegui il test H di Kruskal-Wallis per confrontare più gruppi indipendenti. Ottieni calcoli passo-passo, analisi dei ranghi, dimensione dell'effetto e visualizzazione interattiva per l'analisi statistica non parametrica.

Utilizzo gratuitoSenza registrazioneAggiornato gen 2026
Calcolatore del Test di Kruskal-WallisProvalo ora — gratis ▼

Prova set di dati di esempio:

3 Gruppi (Base) Medie Differenti 4 Gruppi (Simili) Differenza Chiara
Suggerimento: Inserisci almeno 2 gruppi con 2+ osservazioni ciascuno. Il test funziona meglio con 5+ osservazioni per gruppo.

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Calcolatore del Test di Kruskal-Wallis

Benvenuto nel Calcolatore del test di Kruskal-Wallis, uno strumento statistico completo per confrontare più gruppi indipendenti utilizzando il test H non parametrico di Kruskal-Wallis. Questo calcolatore fornisce calcoli passo dopo passo, analisi dei ranghi, misurazione della dimensione dell'effetto e visualizzazioni interattive per aiutarti a comprendere e interpretare i tuoi dati.

Cos'è il test di Kruskal-Wallis?

Il test H di Kruskal-Wallis (chiamato anche analisi della varianza a una via di Kruskal-Wallis) è un test non parametrico basato sui ranghi utilizzato per determinare se esistono differenze statisticamente significative tra due o più gruppi di una variabile indipendente su una variabile dipendente continua o ordinale. È l'equivalente non parametrico dell'ANOVA a una via.

Prende il nome da William Kruskal e W. Allen Wallis che lo svilupparono nel 1952, questo test estende il test U di Mann-Whitney a più di due gruppi. A differenza dell'ANOVA, il test di Kruskal-Wallis non presuppone la distribuzione normale dei dati.

Formula della statistica H di Kruskal-Wallis

Statistica H di Kruskal-Wallis
$$H = \frac{12}{N(N+1)} \sum_{i=1}^{k} \frac{R_i^2}{n_i} - 3(N+1)$$

Dove:

Quando usare il test di Kruskal-Wallis

Usa Kruskal-Wallis invece dell'ANOVA a una via quando:

Assunti del test di Kruskal-Wallis

Come usare questo calcolatore

  1. Inserisci i tuoi dati: Inserisci i dati per ogni gruppo su una riga separata. I valori all'interno di ogni riga possono essere separati da virgole, spazi o tabulazioni.
  2. Imposta il livello di significatività: Scegli il tuo valore alfa (0,01, 0,05 o 0,10) in base alle tue esigenze di test.
  3. Imposta la precisione: Seleziona il numero di cifre decimali per i risultati.
  4. Calcola: Fai clic sul pulsante Calcola per eseguire l'analisi.
  5. Interpreta i risultati: Esamina la statistica H, il p-value, la dimensione dell'effetto e le visualizzazioni per trarre conclusioni.

Interpretazione dei risultati

Significatività statistica

Dimensione dell'effetto (Epsilon quadrato)

La dimensione dell'effetto misura la significatività pratica dei tuoi risultati:

Epsilon quadratoDimensione dell'effettoInterpretazione
< 0,01TrascurabileEffetto pratico molto piccolo o nullo
0,01 - 0,06PiccolaPiccola significatività pratica
0,06 - 0,14MediaModerata significatività pratica
> 0,14GrandeGrande significatività pratica

Test Post-Hoc

Quando il test di Kruskal-Wallis è significativo, sono necessari test post-hoc per determinare quali gruppi specifici differiscono. Le opzioni comuni includono:

Confronto Kruskal-Wallis vs ANOVA

CaratteristicaKruskal-WallisANOVA a una via
Tipo di DatiOrdinali o continuiSolo continui
NormalitàNon richiestaRichiesta
Uguaglianza delle VarianzeNon richiestaRichiesta (può usare ANOVA di Welch se violata)
Potenza StatisticaMinore (usa i ranghi)Maggiore (usa i valori effettivi)
Sensibilità agli OutlierMeno sensibilePiù sensibile
Dimensione del CampioneFunziona con piccoli campioniNecessita di campioni più grandi per la normalità

Domande Frequenti

Cos'è il test di Kruskal-Wallis?

Il test di Kruskal-Wallis è un test non parametrico basato sui ranghi utilizzato per determinare se esistono differenze statisticamente significative tra due o più gruppi di una variabile indipendente su una variabile dipendente continua o ordinale. È l'equivalente non parametrico dell'ANOVA a una via e un'estensione del test U di Mann-Whitney per più di due gruppi.

Quando dovrei usare il test di Kruskal-Wallis invece dell'ANOVA?

Usa il test di Kruskal-Wallis quando: (1) I tuoi dati non soddisfano l'assunto di normalità richiesto dall'ANOVA, (2) Hai dati ordinali piuttosto che dati continui, (3) Le dimensioni del campione sono piccole e non puoi verificare la normalità, (4) I tuoi dati presentano outlier che potrebbero influenzare i risultati dell'ANOVA, o (5) Le varianze tra i gruppi non sono uguali (eteroschedasticità).

Come si interpreta il p-value di Kruskal-Wallis?

Se il p-value è inferiore o uguale al livello di significatività scelto (solitamente 0,05), rifiuti l'ipotesi nulla e concludi che esiste una differenza statisticamente significativa tra almeno una coppia di gruppi. Se il p-value > alfa, non riesci a rifiutare l'ipotesi nulla, il che significa che non ci sono prove sufficienti di differenze tra i gruppi.

Qual è la dimensione dell'effetto nel test di Kruskal-Wallis?

L'epsilon quadrato viene utilizzato come misura della dimensione dell'effetto per il test di Kruskal-Wallis. Va da 0 a 1 e indica la significatività pratica: valori inferiori a 0,01 sono trascurabili, 0,01-0,06 sono piccoli, 0,06-0,14 sono medi e valori superiori a 0,14 indicano effetti grandi. La dimensione dell'effetto integra la significatività statistica mostrando l'entità delle differenze.

Qual è la dimensione minima del campione per il test di Kruskal-Wallis?

Ogni gruppo dovrebbe avere almeno 5 osservazioni per risultati affidabili, sebbene tecnicamente il test richieda almeno 2 osservazioni per gruppo. Per campioni molto piccoli, l'approssimazione chi-quadrato utilizzata per calcolare i p-value potrebbe non essere accurata e dovrebbero essere considerati test di permutazione esatti.

Quali test post-hoc seguono un risultato significativo di Kruskal-Wallis?

Quando il test di Kruskal-Wallis è significativo, i test post-hoc identificano quali gruppi specifici differiscono. Le opzioni comuni includono: il test di Dunn (il più popolare), i test U di Mann-Whitney a coppie con correzione di Bonferroni, il test di Conover-Iman o il test di Nemenyi. Questi test controllano l'errore di Tipo I quando si effettuano confronti multipli.

Risorse Aggiuntive

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dal team miniwebtool. Aggiornato: 27 gen 2026

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