Máy tính Kiểm định Kruskal-Wallis

Thực hiện kiểm định H Kruskal-Wallis để xác định xem có sự khác biệt đáng kể giữa các mẫu độc lập hay không.

Embed Máy tính Kiểm định Kruskal-Wallis Widget

Giới thiệu về Máy tính Kiểm định Kruskal-Wallis

Máy tính Kiểm định Kruskal-Wallis thực hiện kiểm định H Kruskal-Wallis, một phương pháp phi tham số để kiểm tra xem các mẫu có nguồn gốc từ cùng một phân phối hay không.

Kiểm định Kruskal-Wallis là gì?

Kiểm định H Kruskal-Wallis là một kiểm định phi tham số dựa trên thứ hạng, được sử dụng để xác định xem có sự khác biệt đáng kể về mặt thống kê giữa hai hoặc nhiều nhóm độc lập hay không. Đây là sự mở rộng của kiểm định U Mann-Whitney khi bạn có nhiều hơn hai nhóm.

Thống kê kiểm định \( H \) được tính dựa trên thứ hạng của dữ liệu kết hợp từ tất cả các mẫu.

Cách Tính Thống kê H Kruskal-Wallis

Thống kê H Kruskal-Wallis được tính bằng công thức sau:

\( H = \frac{12}{N(N+1)} \sum_{i=1}^{k} n_i (R_i - \bar{R})^2 \)

Trong đó:
\( N \) = Tổng số quan sát trên tất cả các nhóm
\( k \) = Số lượng nhóm
\( n_i \) = Số lượng quan sát trong nhóm i
\( R_i \) = Tổng thứ hạng cho nhóm i
\( \bar{R} \) = Trung bình tất cả các thứ hạng

Giải thích Kết quả

Giá trị \( H \) lớn gợi ý sự khác biệt giữa các nhóm.
Giá trị p chỉ ra xác suất quan sát được dữ liệu nếu giả thuyết không (không có sự khác biệt) là đúng.
Giá trị p ≤ 0,05 thường cho thấy sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm.

Các Trường Hợp Sử Dụng của Kiểm định Kruskal-Wallis

Kiểm định Kruskal-Wallis được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực:

Y học: So sánh hiệu quả điều trị giữa nhiều nhóm khi dữ liệu không phân phối chuẩn.
Tâm lý học: Đánh giá sự khác biệt trong phản hồi giữa nhiều nhóm độc lập.
Nông nghiệp: Đánh giá tác động của các loại phân bón khác nhau đối với năng suất cây trồng.