Kruskal-Wallis H检验的原理和适用条件

发布网友发布时间：2022-04-28 16:10

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热心网友时间：2022-06-19 15:45

原理：不假定两总体分布，仅假设两总体具相似分布。将多个样本混合起来求秩，遇到打结情况，采用平均秩，然后再按样本组求秩和。
适用条件：如果偏态严重，就是Kruskal-Wallis H。最简单的鉴别办法，是SD远大于1/3的均值。大于1/2均值时就可认为严重偏态。

热心网友时间：2022-06-19 15:45

Kruskal-Wallis (KW) 测试是一个关于三组或更多数据的非参数性测试。它是用来检测总体函数分布的一致性原假设和其替代假设，关于至少两个样本之间存在差异的假设。一般来说， InfinityQS SPC 使用 KW 来测试多组数据间数据波动的差异性。就是说，KW只针对在图形上显示的数据的波动性进行处理。(移动均值, 均值和西格玛图). 它与 ANOVA 不同，所谓的非参数性测试不进行关于数据分布的假设。与其他非参数性测试一样，它不使用原始数据而使用数据阵列来进行统计计算。正因为这种测试不进行分布假设，因此它并不像ANOVA一样有效。关于 Kruskal-Wallis 测试的测试统计量为 H. 此值会与一组临界值进行比较 (X2 表). 如果 H 在某个水平上超过了临界值(InfinityQS 使用 0.01) ，就表示可以相信至少有一组数据的波动水平与其他组有所差异。