Se utiliza una prueba de Kruskal-Wallis para determinar si existe o no una diferencia estadísticamente significativa entre las medianas de tres o más grupos independientes. Se considera el equivalente no paramétrico del ANOVA de una vía .
Este tutorial explica cómo realizar una prueba de Kruskal-Wallis en Python.
Ejemplo: prueba de Kruskal-Wallis en Python
Los investigadores quieren saber si tres fertilizantes diferentes conducen a diferentes niveles de crecimiento de las plantas. Seleccionan al azar 30 plantas diferentes y las dividen en tres grupos de 10, aplicando un fertilizante diferente a cada grupo. Al cabo de un mes miden la altura de cada planta.
Utilice los siguientes pasos para realizar una prueba de Kruskal-Wallis para determinar si el crecimiento medio es el mismo en los tres grupos.
Paso 1: Ingrese los datos.
Primero, crearemos tres matrices para contener nuestras medidas de planta para cada uno de los tres grupos:
grupo1 = [7, 14, 14, 13, 12, 9, 6, 14, 12, 8] grupo2 = [15, 17, 13, 15, 15, 13, 9, 12, 10, 8] grupo3 = [6, 8, 8, 9, 5, 14, 13, 8, 10, 9]
Paso 2: Realice la prueba de Kruskal-Wallis.
A continuación, realizaremos una prueba de Kruskal-Wallis usando la función kruskal () de la biblioteca scipy.stats:
de las estadísticas de importación scipy # realizar la prueba de Kruskal-Wallis stats.kruskal (grupo1, grupo2, grupo3) (estadística = 6.2878, pvalue = 0.0431)
Paso 3: Interprete los resultados.
La prueba de Kruskal-Wallis utiliza las siguientes hipótesis nulas y alternativas:
La hipótesis nula (H 0 ): la mediana es igual en todos los grupos.
La hipótesis alternativa: (Ha): la mediana no es igual en todos los grupos.
En este caso, el estadístico de prueba es 6.2878 y el valor p correspondiente es 0.0431 . Dado que este valor p es menor que 0.05, podemos rechazar la hipótesis nula de que el crecimiento medio de las plantas es el mismo para los tres fertilizantes. Tenemos evidencia suficiente para concluir que el tipo de fertilizante utilizado conduce a diferencias estadísticamente significativas en el crecimiento de las plantas.
- https://r-project.org
- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
