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Teste de Kruskal-Wallis (teste não paramétrico) - Coggle Diagram
Teste de Kruskal-Wallis (teste não paramétrico)
Aplicamos este teste quando:
são +3 grupos
variáveis qualitativas ordinais
grupos independentes
queremos comparar +3 grupos e falha o pressuposto da normalidade (caso contrário aplicamos One-Way ANOVA)
H0: A distribuição da variância é igual nos K grupos populacionais
H1: Existe pelo menos um gupo cuja distribuição difere de outro grupo
SPSS
Analyse>Nonparametric Tests>Legacy Dialog>K Independent-Samples (definir range - consultar BD)
Não Rejeitar
O teste termina: a distribuição da variância é igual nos K grupos populacionais
Rejeitar
Testes de Comparações Múltiplas: caso sejam +3 grupos encontramos os ranks das variâncias e aplicamos
One-Way ANOVA
com
LSD
Teste de
Mann-Whitney
: para este teste temos de efetuar uma correção a
α
(mas só no caso de ter sido rejeitada H0 com
One-Way ANOVA
com
LSD
)
Bonferroni
𝛼´ = 𝛼 / k
Ideal para um número pequeno de comparações
Šidák
𝛼´ = 1 − (1 − 𝛼)^1/k
Menos conservador face à correção de Bonferroni (ideal para um número moderado de comparações)
Analyse>Nonparametric Tests>Legacy Dialog>2 Independent-Samples (definir grupos 2 a 2, para perceber qual o responsável pela rejeição
Verificar
sig (2-tailed)
para perceber quais os grupos responsáveis pelas diferenças
Nas comparações em que H0 não é rejeitado, deve-se verificar que as respetivas médias das
ordenações são bastante idênticas (
mean rank
)
Este teste avalia se a diferença nas médias dos grupos populacionais é estatisticamente significativa
Mas para aferir dados estatisticos sobre uma população, temos de ter uma amostra
representativa
da população