Strona korzysta z plików cookies w celu realizacji usług i zgodnie z polityką plików cookies.
Możesz określić warunki przechowywania lub dostępu do plików cookies w Twojej przeglądarce.

Test Kruskala-Wallisa

Test Kruskala-Wallisa jest jedną z najpopularniejszych alternatyw dla jednoczynnikowej analizy wariancji ANOVA. Test Kruskala-Wallisa przeprowadzamy w przypadku, gdy zostały złamane założenia analizy wariancji ANOVA bądź gdy charakter naszych zmiennych nie pozwala na wykorzystanie analizy wariancji ANOVA.

Tak jak jednoczynnikowa analiza wariancji jest rozszerzeniem testów t-Studenta dla prób niezależnych, tak test Kruskala-Wallisa jest rozszerzeniem testu U Manna-Whitneya. W przypadku testu Kruskala-Wallisa mamy do czynienia z większą niż 2 liczbą porównywanych grup. Jeżeli mielibyśmy dwie grupy niezależne przeprowadzilibyśmy test U Manna-Whitneya. Gdy mamy więcej niż 2 porównywane grupy korzystamy z testu Kruskala-Wallisa.

Test Kruskala-Wallsa nie wymaga tak jak analiza wariancji ANOVA spełnienia szeregu założeń. Rozkłady zmiennych nie muszą być zbliżone do rozkładu normalnego. Nie ma wymogu równoliczności grp pod względem liczby osób jak również nie wymagana jest równość wariancji w grupach - homogeniczoność wariancji. Jedynymi wymogami do przeprowadzenia testu Kruskala-Walisa są:
  • zmienna zależna powinna być mierzona na skali co najmniej porządkowej (może być również mierzona na skali ilościowej)
  • obserwacje w analizowanych grupach powinny być niezależne wobec siebie, co oznacza, że osoba będąca w jednej grupie nie powinna być również w innej porównywanej grupie

Przykład: 
Badacz chciał sprawdzić,
czy studenci różnych kierunków (psychologia, ekonomia, medycyna) różnią się między sobą pod względem wielkości miejsca zamieszkania (wieś, małe miasto, średnie miasto, duże miasto). Z racji, że porównywanych grup było więcej niż 2 (3 kierunki studiów) a zmienna zależna (wielkość miejsca zamieszkania) była mierzona na skali porządkowej badacz przeprowadził test Kruskala-Wallisa, aby porównać ze sobą grupy studentów pod względem wielkości miejsca zamieszkania. 


Masz problem z analizą statystyczna? Przejdź TU! 


Istotny wynik testu Kruskala-Wallisa wymaga jeszcze przeprowadzenia porównań wielokrotnych (tzw. testów post-hoc). Z racji, że istotny statystycznie wynik testu Kruskala-Wallisa informuje, że są różnice pomiędzy grupami to w celu sprawdzenia pomiędzy którymi grupami należy przeprowadzić porównania wielokrotne z odpowiednimi poprawkami (na ilość porównywanych grup / porównywanych par).

Test Kruskala-Wallisa ma słabszą moc interpretacyjną uzyskanych danych w porównaniu do jednoczynnikowej analizy wariancji ANOVA. W przypadku tego testu należy zachować większą ostrożność w wyciąganiu daleko idących wniosków w przeprowadzonych badań. Istnieje bowiem większe prawdopodobieństwo popełnienia błędów I i II rodzaju niż w przypadku przeprowadzenia analizy wariancji ANOVA.