Kruskal-Wallis-Test und Varianzanalyse

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Unterschied zwischen Kruskal-Wallis-Test und Varianzanalyse

Kruskal-Wallis-Test vs. Varianzanalyse

Der Kruskal-Wallis-Test (nach William Kruskal und Wilson Allen Wallis; auch H-Test) ist ein parameterfreier statistischer Test, mit dem im Rahmen einer Varianzanalyse getestet wird, ob unabhängige Stichproben (Gruppen oder Messreihen) hinsichtlich einer ordinalskalierten Variable einer gemeinsamen Population entstammen. Als Varianzanalyse, kurz VA (analysis of variance, kurz ANOVA), auch Streuungsanalyse oder Streuungszerlegung genannt, bezeichnet man eine große Gruppe datenanalytischer und strukturprüfender statistischer Verfahren, die zahlreiche unterschiedliche Anwendungen zulassen.

Anzahl der Freiheitsgrade (Statistik)

In der Statistik gibt die Anzahl der Freiheitsgrade (number of degrees of freedom, kurz df oder dof) an, wie viele Werte in einer Berechnungsformel (genauer: Statistik) frei variieren dürfen.

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Chi-Quadrat-Verteilung

Die Chi-Quadrat-Verteilung bzw.

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Friedman-Test (Statistik)

Der Friedman-Test ist ein statistischer Test zur Untersuchung von drei oder mehr gepaarten Stichproben auf Gleichheit des Lageparameters.

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Hypothese (Statistik)

In der Statistik bezeichnet man mit Hypothese eine Annahme, die mit Methoden der mathematischen Statistik auf Basis empirischer Daten geprüft wird.

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Jonckheere-Terpstra-Test

Der Jonckheere-Terpstra-Test ist ein parameterfreier statistischer Test, mit dem ähnlich wie beim Kruskal-Wallis-Test im Rahmen einer Varianzanalyse verglichen wird, ob sich verschiedene unabhängige Stichproben (Gruppen) hinsichtlich einer ordinalskalierten Variable unterscheiden.

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Nichtparametrische Statistik

Die nichtparametrische Statistik, parameterfreie Statistik oder auch verteilungsfreie Statistik beschäftigt sich mit parameterfreien statistischen Modellen und parameterfreien statistischen Tests.

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Post-hoc-Test

Post-hoc-Tests sind Signifikanztests aus der mathematischen Statistik.

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Scheirer-Ray-Hare-Test

Der Scheirer-Ray-Hare-Test oder SRH-Test ist ein statistischer Test, mit dem untersucht werden kann, ob eine Messgröße durch zwei oder mehr Faktoren beeinflusst wird.

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Statistische Signifikanz

Statistisch signifikant wird das Ergebnis eines statistischen Tests genannt, wenn Stichprobendaten so stark von einer vorher festgelegten Annahme (der Nullhypothese) abweichen, dass diese Annahme nach einer vorher festgelegten Regel verworfen wird.

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Umbrella-Test

Der Umbrella-Test nach Mack und Wolfe stellt die Verallgemeinerung des Jonkheere-Terpstra-Testes dar.

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Wilcoxon-Mann-Whitney-Test

Der Wilcoxon-Mann-Whitney-Test (auch: Mann-Whitney-U-Test, U-Test, Wilcoxon-Rangsummentest) ist die zusammenfassende Bezeichnung für zwei äquivalente nichtparametrische statistische Tests für Rangdaten (ordinalskalierte Daten).

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