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断するには、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。

例えば、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しようとしています。無作為に11日選び出して、それぞれの日の空きベッド数をリスト化します、空きベッド数の中央値が異なるかどうかを判断するため、管理者はクラスカル-ワリス検定を使用します。

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。

データが以下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でとても良好に作用し、検出力も高いため、一元配置分散分析（ANOVA）を使用することを検討します。
- データに2～9のグループが含まれていて、各グループのサンプルサイズが15以上。
- データに10～12のグループが含まれていて、各グループのサンプルサイズが20以上。
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。
無作為なブロック計画があり、中央値を検定したい場合は、フリードマン検定を使用します。