13.14: Prueba de Kruskal-Wallis

La prueba de Kruskal-Wallis, también conocida como prueba H de Kruskal-Wallis, sirve como una alternativa no paramétrica al ANOVA de un factor, ofreciendo una solución para analizar las diferencias entre tres o más grupos independientes en función de una sola variable ordinal dependiente. Esta prueba estadística es particularmente valiosa en escenarios en los que los datos no cumplen con la suposición de distribución normal requerida por sus contrapartes paramétricas. La prueba de Kruskal-Wallis está diseñada típicamente para manejar datos ordinales o instancias en las que no se cumple la suposición de homogeneidad de las varianzas entre grupos. Proporciona una herramienta versátil para los investigadores en un amplio espectro de campos.

A diferencia de las pruebas paramétricas que operan sobre las medias de los datos, la prueba de Kruskal-Wallis se centra en rangos y grupos. Cada punto de datos se clasifica en todo el conjunto de datos, y estos rangos se utilizan para calcular el estadístico de prueba con su fórmula, evaluando así las diferencias en los valores medianos entre los grupos utilizando la distribución chi-cuadrado con k-1 grados de libertad (donde k es el número de grupos) para obtener el valor p. Este método es ventajoso porque reduce el impacto de los valores atípicos y las formas de distribución no normales, lo que lo convierte en una alternativa sólida para analizar las diferencias medianas.

La prueba de Kruskal-Wallis se basa en varios supuestos clave: la independencia de las observaciones, el requisito de formas y escalas idénticas de distribución entre los grupos, y el uso de datos ordinales o continuos. Su contraparte paramétrica, el ANOVA de un factor, supone que los datos se distribuyen normalmente y que las varianzas son iguales entre los grupos. En la práctica, la prueba de Kruskal-Wallis se aplica ampliamente en varios campos de investigación. Por ejemplo, en psicología, se puede utilizar para comparar la eficacia de diferentes enfoques terapéuticos entre múltiples grupos. En medicina, los investigadores pueden emplear la prueba para evaluar los efectos de varios tratamientos en una variable de resultado no distribuida normalmente. Los científicos ambientales a menudo usan la prueba para comparar mediciones ecológicas en diferentes sitios o condiciones.

La prueba de Kruskal-Wallis facilita la comparación de medianas en múltiples grupos sin las suposiciones estrictas requeridas por las pruebas paramétricas. Esta versatilidad mejora su aplicabilidad en la investigación científica, permitiendo conclusiones sólidas y válidas incluso cuando los datos no cumplen con las condiciones ideales para el análisis paramétrico. Como resultado, la prueba de Kruskal-Wallis es una herramienta invaluable para los investigadores que buscan analizar datos que pueden no ajustarse a las suposiciones estadísticas tradicionales.