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Kruskal.wallis给出了相等的p值

Kruskal-Wallis是一种非参数统计方法,用于比较三个或更多独立样本的中位数是否相等。它是一种扩展的Wilcoxon秩和检验,适用于非正态分布和方差不齐的数据。

Kruskal-Wallis检验的步骤如下:

  1. 假设零假设(H0):所有样本的总体中位数相等。
  2. 将所有样本的数据合并,并按照从小到大的顺序排列。
  3. 对于每个数据点,计算其秩次,即将其在合并数据中的位置作为秩次。
  4. 对于每个样本,计算其秩和,即将该样本中所有数据的秩次相加。
  5. 计算Kruskal-Wallis统计量H,公式为H = (12 / (n(n+1))) * (∑(Ri^2 / ni) - 3(n+1)), 其中n为总样本数,Ri为第i个样本的秩和,ni为第i个样本的样本大小。
  6. 根据自由度为k-1的卡方分布,计算p值。
  7. 如果p值小于显著性水平(通常为0.05),则拒绝零假设,认为样本的总体中位数不相等。

Kruskal-Wallis检验适用于多个独立样本的非参数比较,例如比较不同组的医学治疗效果、产品质量等。它的优势在于不需要假设数据服从特定的分布,且对于方差不齐的数据也能有效比较。

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