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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 SPSS.
Ejemplo: prueba de Kruskal-Wallis en SPSS
Un investigador quiere saber si tres medicamentos tienen o no efectos diferentes sobre el dolor de rodilla, por lo que recluta a 30 personas que experimentan un dolor de rodilla similar y los divide al azar en tres grupos para recibir el medicamento 1, el medicamento 2 o el medicamento 3.
Después de un mes de tomar el medicamento, el investigador le pide a cada individuo que califique su dolor de rodilla en una escala de 1 a 100, donde 100 indica el dolor más severo. Las calificaciones de las 30 personas se muestran a continuación:
Utilice los siguientes pasos para realizar una prueba de Kruskal-Wallis para determinar si existe o no una diferencia entre los niveles informados de dolor de rodilla entre los tres grupos:
Paso 1: Realice una prueba de Kruskal-Wallis.
Haga clic en la pestaña Analizar , luego en Pruebas no paramétricas , luego en Diálogos heredados , luego en K muestras independientes :
En la ventana que aparece, arrastre la variable dolor al cuadro etiquetado Lista de variables de prueba y el medicamento al cuadro etiquetado Variable de agrupación. Luego haga clic en Definir rango y establezca el valor mínimo en 1 y el valor máximo en 3. Luego haga clic en Continuar . Asegúrese de que la casilla esté marcada junto a Kruskal-Wallis H y luego haga clic en Aceptar .
Paso 2: Interprete los resultados.
Una vez que haga clic en Aceptar , aparecerán los resultados de la prueba de Kruskal-Wallis:
La segunda tabla de la salida muestra los resultados de la prueba:
- Kruskal-Wallis H: Este es el estadístico de prueba X 2 .
- df: Estos son los grados de libertad, calculados como # grupos-1 = 3-1 = 2.
- Asymp. Sig: Este es el valor p asociado con un estadístico de prueba X 2 de 3.097 con 2 grados de libertad. Esto también se puede encontrar mediante el uso de la puntuación de chi-cuadrado a P Valor de la calculadora .
Dado que el valor p (.213) no es menor que .05, no rechazamos la hipótesis nula. No tenemos pruebas suficientes para decir que hay una diferencia estadísticamente significativa entre las calificaciones del dolor de rodilla en estos tres grupos.
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- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
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