Test de Kruskal-Wallis k=3 : na= nb= nc=

Logique et détails des calculs du test de Kruskal-Wallis.


Pour appliquer le test de Kruskal-Wallis, les données brutes des échantillons A, B, et C doivent d'abord être combinées dans un ensemble de N=na+nb+nc éléments, qui sont rangées de la plus petite à la plus grande, incluant les valeurs des rangs ex-aequo. Après avoir rangé tous les N items, ces rangs sont alors reclassés en trois échantillons distincts.

Si vos données sont déjà rangées, vous pouvez entrer ces rangs directement dans les cellules titrées "Rangs". Dans ce cas, la somme de tous les rangs des échantillons A, B, and C doit être égal à [N(N+1)]/2. Si cette égalité n'est pas réalisée, un message d'erreur vous demandera de vérifier vos données.

Si vos données n'ont pas été préalablement rangées  de cette façon, elles peuvent être incrites dans les cellules "données brutes" et le rangement se fera automatiquement.

Une fois que les données ont été entrées, cliquer sur l'un des boutons "Calculer" suivant que vous travaillez avec les rangs ou avec les données brutes. 


Saisie des données :
La langage de programmation JavaScript utilisé pour effectuer les calculs, implique l'emploi du point au lieu de la virgule. Par exemple, saisir 0.5 au lieu de 0,5.

        Rangs des échantillons   Données brutes des échantillons 
count A B C A B C

 Moyennes des rangs des échantillons 
A B C
H = 
ddl = 

Si la taille de vos échantillons A, B et C est inférieure ou égale à 5, la distribution d'échantillonnage de H est consultable dans la table 11.

Si la taille de chacun de vos échantillon A, B et C est au moins de 5, la distribution d'échantillonnage de H peut être considérée comme une approximation raisonnablement proche de la distribution d'échantillonnage du Khi carré avec un ddl = k-1 (table 2).


Valeurs critiques du Khi carré pour ddl=2 :
Niveau de signification
0,05 0,025 0,01 0,005 0,001
Khi-Carrécritique
  5,99    7,38    9,21   10,60   13,82 

Modifié d'après Richard Lowry 2000



 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

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