クラスカル-ウォリス検定

クラスカル-ウォリス検定 は次の製品に含まれます:

ベネフィット

  • 簡単でユーザー・フレンドリー
    簡単でユーザー・フレンドリー XLSTATは、世界で最もポピュラーな表計算であるMicrosoft Excelに完璧に統合されています。この統合により、Microsoft Excelと同じ哲学で動作する最もシンプルなツールの1つとなっております。プログラムは、XLSTAT専用のタブ内でアクセスできます。分析は、複数の機能メニューに分かれています。ダイアログ・ボックスは、ユーザー・フレンドリーで、分析のセットアップが容易です。
  • データと結果をシームレスに共有
    データと結果をシームレスに共有 XLSTATの最大の利点の1つは、データと結果をシームレスに共有できる方法です。結果がMicrosoft Excel内に格納されるので、誰でもがそれにアクセスできます。受け取る人は、XLSTATライセンスも、どのような追加のビューアも持つ必要がありませんので、チームでの作業がより簡単かつ、より低コストになります。 さらに、結果はPowerPointなど、Microsoft Officeの他のソフトウェアに簡単に統合でき、数分で魅力的なプレゼンテーションを作成することができます。
  • モジュール式
    モジュール式 XLSTATはモジュール式の製品です。 XLSTAT-Proは、XLSTATのコアな統計解析モジュールで、統計解析および多変量解析の主要なすべての機能を含みます。アドオン・モジュールに含まれるより高度な機能を特定のアプリケーションのために追加できます。これにより、より低コストに貴社のニーズにソフトウェアを適応させることができます。
  • わかりやすい
    わかりやすい XLSTATの結果は、分析ごとにオーガナイズされていて、ナビゲートが簡単です。さらに、解釈をアシストするための有用な情報が結果に添えて提供されます。
  • 低コスト
    低コスト XLSTATは、あらゆるビジネスの分析ニーズに対応できる完成度の高いモジュール式の分析ソリューションです。とても安価で、投資のほとんどを直ちに取り戻せます。XLSTATのどのライセンスでも、トップ・レベルのサポートとアシスタンスが受けられます。
  • アクセス性 - 多言語で利用可能
    アクセス性 - 多言語で利用可能 日本語、中国語、英語、フランス語、ドイツ語、イタリア語、ポーランド語、ポルトガル語、スペイン語などの多言語で利用できるプログラムになっていて、誰でもがXLSTATにアクセスできることが保証されています。
  • 自動化およびカスタマイズ可能
    自動化およびカスタマイズ可能 XLSTATで利用できるほとんどの統計関数は、Microsoft ExcelのVisual Basic ウィンドウから直接呼び出せます。それらは、応用分野の特異性にフィットするように、修正してより多くのコードに統合することができます。表やグラフを追加したり、既存の出力を修正することも簡単になります。さらに、XLSTATは、いくつかの特別なツールをダイアログ・ボックスに含んでおり、VBAエディタを使用するか、あるいは単に以前の設定を読み込んで、分析を再現するためのVBAコードを自動的に生成することができます。ルーチンな分析をラクラク自動化できて、大幅な時間の節約ができます。

Kruskal-Wallis 検定の原理

Kruskal-Wallis 検定 は,正規性の仮定が採用できない場合に,ANOVA の代替として,しばしば使用される.これは,k 個の標本 (k≥2)が同じ母集団から得られたか,位置パラメータについて同一の特性を持つ母集団から得られたかを検定 するために使用される.(位置パラメータは,概念的に中央値に近いが, Kruskal-Wallis 検定は,中央値によって与えれる位置だけよりも,多くの情報を考慮に入れる).

このノンパラメトリック検定は,k個の独立標本がある場合,標本が単一の母集団から得られたか,少なくとも1つの標本が他とは異なる母集団から得られたかを決定するために使用される.

Kruskal-Wallis検定の定義

:Miが標本 iの位置パラメータであるなら,Kruskal-Wallis 検定の帰無仮説 H0 と対立仮説 Haは,以下のようになる:

Kruskal-Wallis 検定からのK 統計量の計算は, Mann-Whitney 検定と同様, k 個の標本(またはグループ)が混合されてからのオブザベーションの順位が関与する. K は,次式で定義される

K = 12/(N(N+1)) Σi=1..k [Ri²-3(N+1)]

ここで,ni は標本 iのサイズ,N はniの合計,Ri は標本 iの順位の合計である.k=2のとき,Kruskal-Wallis 検定はMann-Whitney 検定に相当し, K は Wsに相当する.同値がある場合,Mann-Whitney 検定の場合と同様,平均順位が対応するオブザベーションに使用される.

Kruskal-Wallis 検定でのp値の計算

任意のKの値に関するp値の計算では,XLSTATは3つのオプションを提供する:

仮説 H0 が棄却されなければならないようなp値の場合,少なくとも1つの標本(グループ)が他とは異なる.どの標本がH0の棄却に関与しているかを識別するには,多重比較手順が使用できる.

Kruskal-Wallis 検定のための多重比較法

Kruskal-Wallis検定では,3つの多重比較法が利用可能である:

Dunn,Conover-Iman および Nemenyi 手法では, k(k-1)/2 通りの比較があることを考慮に入れるために,Bonferroni によって提案された有意水準の補正が適用できる.

チュートリアル

スクリーンショット