Kruskal-Wallis 検定電卓
Kruskal-Wallis H 検定を実施して、独立したサンプル間に有意な差があるかどうかを判断します。
Kruskal-Wallis 検定電卓
Kruskal-Wallis 検定電卓は、サンプルが同じ分布から来ているかどうかをテストするための非パラメトリック手法である Kruskal-Wallis H 検定を実行します。
Kruskal-Wallis 検定とは？
Kruskal-Wallis H 検定は、2つ以上の独立したグループ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るランクベースの非パラメトリック検定です。 これは、グループが2つ以上ある場合に Mann-Whitney U 検定の拡張です。
検定統計量 \( H \) は、すべてのサンプルからのデータのランクに基づいて計算されます。
Kruskal-Wallis H 統計量の計算方法
Kruskal-Wallis H 統計量は、次の式を使用して計算されます：
\( H = \frac{12}{N(N+1)} \sum_{i=1}^{k} n_i (R_i - \bar{R})^2 \)
どこ：
\( N \) = すべてのグループの総観測数
\( k \) = グループ数
\( n_i \) = グループiの観測数
\( R_i \) = グループiのランクの合計
\( \bar{R} \) = すべてのランクの平均
結果の解釈
- 大きな \( H \) 値は、グループ間に差があることを示唆します。
- p値は、帰無仮説（差がない）が真である場合にデータを観察する確率を示します。
- p値 ≤ 0.05 は通常、グループ間に有意な差があることを示唆します。
Kruskal-Wallis 検定の使用例
Kruskal-Wallis 検定はさまざまな分野で広く使用されています：
- 医学： データが正規分布していない場合に、複数のグループ間で治療効果を比較する。
- 心理学： 複数の独立したグループ間での反応の違いを評価する。
- 農業： 異なる肥料が作物の収量に与える影響を評価する。
参考文献：
このコンテンツ、ページ、またはツールを引用する場合は、次のようにしてください：
"Kruskal-Wallis 検定電卓"（https://miniwebtool.com/ja/kruskal-wallis-test-calculator/） miniwebtool からの引用、https://miniwebtool.com/
by miniwebtool team. Updated: Nov 07, 2024
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