Kruskal-Wallis test

最新推荐文章于 2025-05-17 12:57:44 发布
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文章标签： 人工智能 matlab python
本文介绍了Kruskal-Wallis检验在样本数据非正态分布时的作用，作为独立单因素方差检验的版本，适用于比较三组或更多数据。通过实例展示了检验流程，包括H0和H1假设、自由度计算、关键值对比以及如何使用Python进行数据分析。

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Kruskal-Wallis检验(H检验，非参anova1)及matlab代码
weixin_46271668的博客
04-22 1万+
Kruskal-Wallis检验(H检验，非参anova1)及matlab代码
【Python・统计学】Kruskal-Wallis检验/H检验（原理及代码）
TUTO_TUTO的博客
04-28 7566
自学笔记，分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴，欢迎大佬们补充或绕道。ps：本文不涉及公式讲解（文科生小白友好体质）～（部分定义等来源于知乎百度等） 本文重点：Kruskal-Wallis检验(Kruskal-Wallis test),也称H检验 【1.定义和简单原理】 【2.应用条件】 【3.数据实例以及Python代码】 【4.多重比较（例：Dunn检验）】
ANOVA / Kruskal-Wallis检验——事后检验
最新发布
Y20220816的博客
05-17 832
在进行ANOVA或Kruskal-Wallis检验后，若发现组间存在显著差异（拒绝原假设），通常需要进一步的事后检验（post-hoc tests）来确定具体是哪些组之间存在差异。选择哪种事后检验取决于数据的性质、假设条件以及研究设计。< α），表明至少有两组均值存在差异，此时需进行多重比较。根据实验设计和数据特征选择合适方法，确保结论的可靠性。如果Kruskal-Wallis检验显著（如果ANOVA结果显著（
Kruskal-Wallis Test学习笔记
m0_72410588的博客
05-12 3149
Kruskal-Wallis Test是一种常用的非参数假设检验方法，可以应用于比较三组或以上样本之间是否存在显著差异。本篇文章对Kruskal-Wallis Test的基本原理、实现步骤以及Python代码实现进行了详细的介绍。
Kruskal-Wallis Test: Definition, Formula, and Example
生信小博士的博客
05-13 503
Kruskal-Wallis Test: Definition, Formula, and Example A Kruskal-Wallis test is used to determine whether or not there is a statistically significant difference between the medians of three or more independent groups. This test is the nonparametric equivale
多独立样本秩检验：Kruskal-Wallis检验
03-07 1723
在统计学中，当数据不满足正态分布或方差齐性假设时，传统的参数检验（如方差分析ANOVA）可能失效。此时，非参数检验方法（如秩检验）成为更可靠的选择。本文将详细介绍多独立样本秩检验的核心方法——Kruskal-Wallis检验，包括其理论基础、公式推导、案例分析及Python实现。
克鲁斯卡尔-沃利斯检验 (Kruskal-Wallis test)代码
01-09
克鲁斯卡尔-沃利斯检验 (Kruskal-Wallis test)亦称“K-W检验”、“H检验”等。 用以检验两个以上样本是否来自 同一个概率分布的一种非参数方法。 被检验的几个样本必须是独立的或不相关的。 与此检验对等的参数检验...
spss-非参数检验-K多个独立样本检验(Kruskal-Wallis检验)案例解析借鉴.pdf
01-07
SPSS 非参数检验-K 多个独立样本检验（Kruskal-Wallis 检验）案例解析 在 SPSS 软件中，非参数检验是一种常用的统计方法，用于检测两个或多个独立样本之间的差异。在本文中，我们将对 Kruskal-Wallis 检验进行详细...
spss-非参数检验-K多个独立样本检验(Kruskal-Wallis检验)案例解析.pdf
11-09
SPSS 非参数检验-K 多个独立样本检验（Kruskal-Wallis 检验）案例解析 SPSS 非参数检验-K 多个独立样本检验（Kruskal-Wallis 检验）是一种常用的非参数检验方法，用于比较多个独立样本的分布是否相同。下面是对该...
KWtest:用于非参数方差分析的 Kruskal-Wallis 检验。-matlab开发
05-29
非参数方差分析的 Kruskal-Wallis 检验在统计学中，Kruskal-Wallis 按等级对方差进行单向分析（命名为（威廉·克鲁斯卡尔（William Kruskal）和W.艾伦·沃利斯（W.Allen Wallis） 检验各组之间人口中位数的相等性。 ...
kruskal-test:计算中位数相等的Kruskal-Wallis检验
05-24
计算中位数相等的Kruskal-Wallis检验。 Kruskal-Wallis秩和检验针对多个样本评估其中位数相同的零假设。 Kruskal-Wallis检验是一种非参数检验，不需要将数据进行正态分布。 为了进行测试，计算各个组的等级总和S_...
The_Kruskal-Wallis_H_Test
11-03
针对学术中常见到得Kruskal-Wallis检验，做了较全面的解说
Kruskal-Wallis检验
Lantary的博客
10-26 1万+
在看论文时，常看到Kruskal-Wallis检验，却不知道它具体是一个什么样的检验，这篇文章主要介绍Kruskal-Wallis检验的检验方法，和检验目的，不涉及Kruskal-Wallis检验的证明。
【学习记录】列联表检验、Kruskal-Wallis检验、Friedman检验
weixin_51120349的博客
12-19 4015
那么，在每个数据集上将算法从好到坏排名，得到算法在各个数据上的名次，如果有多个算法在同一数据集上性能相同，则平分名次，数据集d3中算法b和c的准确率相同，所以将2、3名平分给b和c，所以b和c的名次都是(2+3)/2=2.5。在大样本情况下：ni>5时，N越大，kw在零假设下近似服从自由度为(k-1)的卡方分布，此时KW 统计量可利用卡方分布进行检验(其中Ri为每组的秩和，Ni为每组的样本个数)。卡方统计量构造的核心思想是：理论频率和实际频率差异的加权平均，这个差异越小，表示独立性越好；
R统计-单因素ANOVA/Kruskal-Wallis置换检验
qq_39859424的博客
09-11 3032
置换检验的经验分布如果依据的是数据所有可能的排列组合，则称为"精确"检验(两样本置换检验才能使用)，如果样本量很大，为减少计算量，可以使用蒙特卡洛模拟，从所有可能的排列中进行抽样，获得一个近似的检验，但其是使用伪随机数从所有排列组合中进行抽样，因此，每次检验的结果都有所不同，大样本近似随机检验，可使用固定随机值，保证结果的可重现性。7）如果实际的检验统计量，如t0,落在经验分布中间95%部分的外面，则在0.05的显著性水平下，拒绝组间总体均值相等的零假设。4）计算并记录新观测数据的检验统计量；
认识数据重塑
DAT｜R科学与人工智能
03-28 991
数据重塑（Data Reshaping）是指通过对数据框（Data Frame）或其他类型的数据结构进行操作，改变其形式或结构的过程。数据重塑的目标是使数据更加符合特定分析的需求，从而简化分析过程，提高分析的准确性和效率。
Kruskal-Wallis检验：多组独立样本数据是否来自同分布
CodeWWWCode的博客
08-28 862
通过R语言中的kruskal.test()函数，我们可以方便地执行这种非参数统计方法，并得出相应的结果。请注意，p-value值越小，就越有证据拒绝原假设，即认为多组数据不来自同一总体分布。当p-value小于显著性水平（通常为0.05）时，我们可以得出结论拒绝原假设，即多组数据来自不同的总体分布。这种方法适用于数据不满足正态分布的情况，或者当我们不希望假设数据满足特定的分布时。data是一个数据框或列表，包含待分析的数据。在我们的例子中，我们可以将三组数据放入一个数据框中，并使用公式对象指定数据格式。
R语言中执行Kruskal-Wallis检验的方法
CyberWizarDD的博客
08-28 2535
在R语言中，我们可以使用stats包中的kruskal.test()函数来执行Kruskal-Wallis检验。如果Kruskal-Wallis检验的结果显示存在组之间的显著差异，我们可以使用适当的多重比较方法（例如Dunn检验或Mann-Whitney U检验）进行进一步的分析。通过这些代码，您可以对多个独立样本的中位数进行比较，并进一步进行多重比较分析，以确定存在显著差异的组别。可以使用summary()函数查看Kruskal-Wallis检验的摘要信息，包括检验统计量、自由度和p值。
Kruskal-Wallis（详细）和卡方检验的介绍
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weixin_45456209的博客
11-03 7万+
1.卡方检验的介绍 卡方检验是非参数检验的一种，主要比较两个或两个以上的变量之间是否有关联性。也就是在一定显著水平下比较实际次数与理论（期望）次数的差异。卡方值越大代表差异越大，卡方值为0代表实际值完全符合理论值。 H0：实际值与理论值没有显著差异。 卡方检验一般是对于无序分类变量在两组或多组之间的分布是否一致，除此之外，还有其他应用： 1.检验某种连续变量的分布是否与理论分布一致 2.检验某个分类变量的概率是否等于某个指定概率 3.检验某两个分类变量是否独立 4.检验某两种方法的结果是否一致 参考： 晋丹
kruskal-wallis test
03-16
Kruskal-Wallis检验是一种非参数检验方法，用于比较三个或更多独立样本的中位数是否相等。它基于秩和的比较，不需要假设数据服从正态分布。该检验通常用于分析不同组之间的差异，例如不同治疗组的效果比较。
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