クラスカル-ワリス検定の概要

複数のグループの中央値が異なるかどうかを判定するには、クラスカル-ワリス検定を使用します。データにカテゴリ因子が1つと連続応答が1つ含まれており、すべてのグループのデータの分布形状が類似している必要があります。

たとえば、ある保健課の担当員が3つの病院の空きベッド数を比較するとします。その担当員は、ランダムに11日を選択し、各日における空きベッドの数のリストを作成します。空きベッド数の中央値が異なるかどうかを判定するため、管理者はKruskal-Wallis検定を使用します。

この分析の場所

Kruskal-Wallis検定を実行するには、統計 > ノンパラメトリック > Kruskal-Wallisを選択します。

他の分析を使用する場合

  • データが次のサンプルサイズのガイドラインを満たしている場合は、歪んだ分布と非正規分布の場合に非常に良好な結果が得られ、検出力も高いことから、一元配置分散分析の使用を考慮してください。
    • データには2~9のグループが含まれており、各グループのサンプルサイズは15以上です。
    • データには10~12のグループが含まれており、各グループのサンプルサイズは20以上です。
  • グループの分布に外れ値が含まれている場合は、ムードの中央値検定を使用します。
  • ランダム化ブロック計画があり、中央値を検定する場合は、フリードマン検定を使用します。
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