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  1. 27 de fev. de 2024 · The Kruskal-Wallis Test is ideal for non-normal data distribution. It compares medians across multiple groups effectively. There is no need for data to meet strict variance homogeneity. Applicable for both small and large sample sizes. Interpreting H statistics and p-values reveals group differences.

  2. Descubre cómo la prueba Kruskal-Wallis te ayuda a analizar datos no paramétricos. Si eres un investigador o estadístico, es probable que estés familiarizado con la prueba Kruskal-Wallis. Esta herramienta es una de las más poderosas para analizar datos no paramétricos, lo que significa que no se basan en una distribución normal.

  3. 9 de fev. de 2021 · Nesse vídeo, eu explico como fazer a ANOVA de uma via (que permite comparar as médias de mais de dois grupos independentes) e o teste não-paramétrico de Krus...

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    • Fernanda Peres
  4. 12 de dez. de 2019 · Kruskal-Wallis. Se tiene en cuenta una forma de proceder no paramétrica cuando no se cumple el supuesto de normalidad y el tamaño muestral es pequeño, o cuando se trata de variables dependientes de tipo Likert, o sumas de los ítems ordinales de una componente o dimensión. La Prueba de Kruskal-Wallis es el equivalente no paramétrico por ...

  5. 28 de abr. de 2017 · Instructional video on performing a Dunn test as a pairwise post hoc test of a Kruskal-Wallis test in Excel.Note this excludes any corrections for multiple t...

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    • stikpet
  6. Prueba de Kruskal-Wallis. En estadística, la prueba de Kruskal-Wallis (de William Kruskal y W. Allen Wallis) es un método no paramétrico para probar si un grupo de datos proviene de la misma población. Intuitivamente, es idéntico al ANOVA con los datos reemplazados por categorías. Es una extensión de la prueba de la U de Mann-Whitney ...

  7. 27 de fev. de 2024 · Les statistiques non paramétriques, comme le test de Kruskal-Wallis, sont essentielles lorsque les données ne répondent pas à l'hypothèse de normalité. Le test de Kruskal-Wallis est utile pour analyser les différences entre plusieurs groupes sans les hypothèses strictes requises par les tests paramétriques comme l'ANOVA.