Video: 30. Análisis de la varianza de Kruskal Wallis | DATOS 2.0 MINI 2025
Excel sabe cómo ayudarlo cuando tiene más de dos muestras. FarKlempt Robotics, Inc., encuesta a sus empleados sobre su nivel de satisfacción con sus trabajos. Piden a los desarrolladores, gerentes, trabajadores de mantenimiento y escritores de tecnología que califiquen la satisfacción laboral en una escala de 1 (menos satisfecho) a 100 (más satisfecho).
Seis empleados están en cada categoría. La imagen a continuación muestra una hoja de cálculo con los datos en las columnas A a D, filas 1-7. La hipótesis nula es que todas las muestras provienen de la misma población. La hipótesis alternativa es que no lo hacen.
La prueba no paramétrica apropiada es el Análisis de varianza de una vía de Kruskal-Wallis. Comience clasificando los 24 puntajes en orden ascendente. De nuevo, si la hipótesis nula es cierta, los rangos deberían distribuirse de manera similar en todos los grupos.
¡La fórmula para esta estadística es
N es el número total de puntajes, y n es el número de puntajes en cada grupo. Para facilitar las cosas, especifica el mismo número de puntajes en cada grupo, pero eso no es necesario para esta prueba. R es la suma de los rangos en un grupo. H se distribuye aproximadamente como chi-cuadrado con df = número de grupos - 1, cuando cada n es mayor que 5.
Mirando hacia atrás en la imagen, los rangos para los datos están en las filas 9-15 de las columnas A a la D. La fila 16 contiene las sumas de los rangos en cada grupo. Defina N_Total como el nombre del valor en la celda F2, el número total de puntajes. Defina n_group como el nombre del valor en G2, el número de puntajes en cada grupo.
Para calcular H, escriba
= (12 / (N_Total * (N_Total + 1))) * (SUMSQ (A16: D16) / n_grupo) -3 * (N_Total + 1)
en la celda G6.
Para la prueba de hipótesis, escriba
= CHISQ. DIST. RT (G6, 3)
en G7. El resultado es menos que. 05, entonces rechazas la hipótesis nula.
