13.14: Kruskal-Wallis 검정

Kruskal-Wallis H 검정이라고도 하는 Kruskal-Wallis 검정은 일원 분산 분석에 대한 비모수 대안 역할을 하며, 단일 순서 종속 변수를 기반으로 세 개 이상의 독립 그룹 간의 차이를 분석하기 위한 솔루션을 제공합니다. 이 통계 검정은 데이터가 모수 분포에 필요한 정규 분포 가정을 충족하지 않는 시나리오에서 특히 유용합니다. Kruskal-Wallis 검정은 일반적으로 그룹 간 분산의 동질성 가정이 충족되지 않는 순서 데이터 또는 인스턴스를 처리하도록 설계되었습니다. 광범위한 분야의 연구자를 위한 다재다능한 도구를 제공합니다.

데이터의 평균에 대해 작동하는 모수 검정과 달리 Kruskal-Wallis 검정은 순위와 그룹에 중점을 둡니다. 각 데이터 포인트는 전체 데이터 세트에서 순위가 매겨지며, 이러한 순위는 공식을 사용하여 검정 통계량을 계산하는 데 사용되며, 이에 따라 k-1 자유도(여기서 k는 그룹 수)의 카이제곱 분포를 사용하여 그룹 간 중앙값의 차이를 평가하여 p-값을 얻습니다. 이 방법은 특이치와 비정규 분포 형상의 영향을 줄여 중앙값 차이를 분석하기 위한 강력한 대안이 되기 때문에 유리합니다.

Kruskal-Wallis 검정은 관측치의 독립성, 그룹 간 분포의 동일한 모양 및 척도에 대한 요구 사항, 순서 또는 연속형 데이터의 사용과 같은 몇 가지 주요 가정을 기반으로 합니다. 이에 대응하는 파라메트릭 ANOVA는 데이터가 정규 분포를 따르고 분산이 그룹 간에 동일하다고 가정합니다. 실제로 Kruskal-Wallis 테스트는 다양한 연구 분야에 널리 적용됩니다. 예를 들어, 심리학에서는 여러 그룹 간에 다양한 치료 접근 방식의 효과를 비교하는 데 사용할 수 있습니다. 의학 분야에서, 연구자들은 비정규 분포 결과 변수에 대한 다양한 치료의 효과를 평가하기 위해 이 테스트를 사용할 수 있습니다. 환경 과학자들은 종종 이 테스트를 사용하여 다양한 현장 또는 조건에 걸친 생태학적 측정값을 비교합니다.

Kruskal-Wallis 검정을 사용하면 모수 검정에 필요한 엄격한 가정 없이 여러 그룹 간의 중위수를 쉽게 비교할 수 있습니다. 이러한 다양성은 과학 연구에서의 적용 가능성을 높여 데이터가 파라메트릭 분석을 위한 이상적인 조건을 충족하지 못하는 경우에도 강력하고 유효한 결론을 내릴 수 있도록 합니다. 결과적으로, Kruskal-Wallis 검정은 기존의 통계적 가정을 따르지 않을 수 있는 데이터를 분석하고자 하는 연구자에게 매우 유용한 도구입니다.