Teste de Kruskal-Wallis
Postos (não paramétricos) · Três ou mais grupos independentes · distribuição de referência: χ²(k−1)
Quando usar
Comparar três ou mais grupos independentes sem supor normalidade: é a ANOVA feita sobre postos.
Hipótese nula
Todos os grupos vêm da mesma distribuição.
Pressupostos
- Grupos independentes
- Variável ao menos ordinal
Estatística
H = \dfrac{12}{N(N+1)} \sum_j \dfrac{R_j^2}{n_j} - 3(N+1)Tamanho de efeito
ε²: a versão por postos do η².
\varepsilon^2 = \dfrac{H}{N - 1}Como reportar
H(2) = 8,43; p = 0,015; ε² = 0,19
No R e no Python
R
kruskal.test(y ~ grupo, data = dados)Python
stats.kruskal(a, b, c)No Python, stats é scipy.stats e np é numpy.
Variantes e alternativas
- Depois de rejeitar H₀: Teste de Dunn
- Versão paramétrica: ANOVA de um fator
Onde fica no catálogo
Postos (não paramétricos). Testes não paramétricos não supõem uma distribuição para os dados. Trocam cada valor pelo seu posto, a posição na ordem (1º, 2º, 3º…), o que os protege de valores extremos e serve para dados ordinais.
Três ou mais grupos independentes. Vários grupos de indivíduos diferentes, testados de uma vez: um teste por par inflaria o erro tipo I.
Na árvore de decisão
- O que você quer fazer? Comparar grupos, ou um grupo com um valor de referência
- Que tipo de resposta você mediu? Numérica: uma medida, como peso, tempo ou nota
- Quantos grupos ou medidas? Três ou mais grupos
- Os grupos são de indivíduos diferentes ou dos mesmos indivíduos? Indivíduos diferentes (independentes)
- Os resíduos são aproximadamente normais? Não, ou a resposta é ordinal