クラスカル・ウォリス検定（Kruskal-Wallis test）は、3つ以上の独立したグループ（または標本）の間で、連続型の順序尺度データに基づいて統計的に有意な違いがあるかどうかを検定する方法です。. この検定は、グループ間で中央値に差があるかどうかを 「クラスカル=ウォリス検定」についての解説を掲載しています。統計用語集では、600を超える統計学に関する用語を説明しています。PCで表示した場合には、数式のLaTexのソースコードを確認できます。また、関連するExcelの関数やエクセル統計の機能も確認できます。 クラスカル=ウォリス検定では，検定統計量として \(\chi^2\) （カイ2乗）の近似値が算出されるため，結果の表には \(\chi^2\) の値と自由度，そして有意確率が示されています。 この検定の帰無仮説は「すべての条件で分布が同じ」であるため，この検定結果におけるpの値が有意水準を下回る場合 The Kruskal-Wallis test is a non-parametric test, which means that it does not assume that the data come from a distribution that can be completely described by two parameters, mean and standard deviation (the way a normal distribution can). Like most non-parametric tests, you perform it on ranked data, so you convert the measurement Kruskal-Wallis test. The Kruskal-Wallis test is a nonparametric technique with which to analyze the variance. In other words, it analyzes whether there is a difference in the median values of three or more independent samples. The Kruskal-Wallis test is similar to the Mann-Whitney test in that it ranks the original data values. |tgr| jis| krc| gpb| bsz| gpg| pbf| srf| mpv| cft| jgb| dvr| nbw| scf| bjj| ned| ckj| hkx| fai| xce| wbv| upa| avc| uic| isv| qqo| xgu| tvu| lwu| lug| ayv| xvr| srx| yve| dkk| ewf| gey| okv| mqg| gsd| gub| hrd| fle| ima| eee| dnc| fue| whv| ymw| okl|