使用kruskal.test命令进行Kruskal-Wallis秩和检验,结果显示统计量H=12.365,p=0.002<0.05,提示不同BMI组人群的年龄有差异,但具体是哪两组有差异,还需进一步两两比较。 4、Dunn法进行两两比较 安装并调用FSA包,使用dunnTest命令进行Dunn法,实现对不同BMI组人群年龄的两两比较,p值校正方法选择bonferroni法,可以直接看P...
Kruskal-Wallis检验是一种统计检验,用于比较两个或多个连续或离散变量的组。它是一种非参数检验,这意味着它不假定你的数据有特定的分布,并且类似于单程方差分析(ANOVA)。克鲁斯卡尔-瓦利斯检验有时被称为单程行列方差分析或克鲁斯卡尔-瓦利斯单程方差分析。 Kruskal-Wallis检验的假设如下: 无效假设(H0)是人口中位数相...
通过使用kruskal.test函数,我们可以很容易地进行Kruskal-Wallis检验,并得到检验的结果。这是一种非参数检验方法,对于非正态分布的数据或者正态分布假设不满足的情况下非常有用。 如果你需要比较多个组的中位数差异,并且数据不满足正态分布假设,那么Kruskal-Wallis检验是一个很好的选择。通过R语言,你可以轻松地实现这个...
Kruskal-Wallis检验是一种非参数统计方法,用于比较多个独立样本的中位数是否相等。 在R中,可以使用kruskal.test()函数进行Kruskal-Wallis检验。该函数接受一个列表作为输入,其中每个子列表代表一个独立样本。函数将计算每个子列表的秩和,并基于秩和进行统计推断。 Kruskal-Wallis检验的优势在于不对数据的分布做出假设,...
1 Kruskal-Wallis检验 R语言实现Kruskal-Wallis检验的函数为: kruskal.test(formula, data, subset, na.action, ...) formula这里格式为response ~ group,response 观测值,group分组变量。 2 friedman检验 若为重复测量设计或随机区组设计数据,则用friedman.test检验函数: ...
Kruskal Wallis 是两个人的姓； William Kruskal （库鲁斯卡尔 ） 和 W. Allen Wallis（沃利斯）。Kruskal Wallis Test 可以翻译成 库鲁斯卡尔-沃利斯检验法。这是一种非参数检验法 (nonparametric test)， 是指在总体不服从正态分布且分布情况不明时，用来检验数据资料是否来自同一个总体假设的一类检验...
kruskalwallis test h值案例描述 本文将详细介绍Kruskal-Wallis检验中的h值,并通过一个案例来说明其应用。Kruskal-Wallis检验是一种非参数检验方法,用于比较多组独立样本的中位数是否相等。相对于方差分析等参数检验方法,Kruskal-Wallis检验在数据分布未知或违反正态性假设时更为适用。 首先,让我们明确一下h值是什么。
Kruskal沃利斯检验