クラスカル・ウォリス検定
統合した平均順位、同順位補正、漸近カイ二乗分布を使い、2つ以上の独立群を比較します。
計算結果
結果
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計算手順
手順を1つずつ、またはまとめて表示できます。現在の入力値を使った計算手順です。
計算方法
プールの観察、平均的な結び付きのランク、分配群は繰り返しの値に対して合計と正しいHをランク付けする。
H=[12Σ(Rg²/ng)/(N(N+1))−3(N+1)] / [1−Σ(t³−t)/(N³−N)]
計算例
群A=[1,1,1]、B=[2,2,2]、C=[2,2]では、同順位補正後H=7、自由度df=2のカイ二乗p≈0.03019738です。これらの小群はまた、小群制限数を誘発する。
前提条件と入力上の注意
2 – 20の独立群と4 – 1000の観測結果。数値データのみを完成させる。 p値は漸近的であり、5つ未満の観測群は明示的にカウントされる。これは正確な順列検定ではない。すべての同一値から、H は未定義である。位置/中間的な解釈は、同等の分布形状を必要とする。このオムニバス計算では、異なるペアやサポートの繰り返し測定を特定しない。
このツールの使い方
自分の値を入力できますか？
はい。入力例をご自身の値に変更してください。結果・計算手順・表・対応する図が入力に応じて更新されます。空欄や無効な値がある場合は結果を消去し、不足した入力を自動的に例の値で補うことはありません。
結果は厳密ですか？
浮動小数点演算を使用し、表示時に丸めています。計算式・前提条件・記載されたデータ精度を確認して結果を解釈してください。
入力内容は送信されますか？
計算はブラウザー内で行います。アカウント・ファイルのアップロード・外部AIサービスは不要です。ページを再読み込みすると入力値は保持されません。
3つ以上の群の変動を、群間平方和と群内平方和に分解します。
統合順位、U統計量、観測した点対の優位性を使い、2つの独立標本を比較します。
ゼロと同順位の扱いを明示し、符号付き順位和と、符号の割り当てによる条件付き厳密両側p値を求めます。
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