クルスカルワリス検定
◆クルスカルワリス検定◆
クルスカルワリス検定の概要
クルスカルワリス検定はノンパラメトリック検定のひとつで、対応のない3群以上のデータの群間に差があるかを調べる時に用いる。データの大小を順位に置き換えて統計的検定を行うので、3群間の平均値の差というより順位平均値（中央値）の有意差を調べる検定手法といってよいだろう。
データが順序尺度の場合、及び、距離尺度の場合はサンプルサイズが小さいときに用いられる。
距離尺度でサンプルサイズが大きいとき、小さくても全ての群の正規性、分散の同等性が既知の場合は、パラメトリックの一元配置分散分析を適用する。
クルスカルワリス検定は次の手順によって行う。
①帰無仮説を立てる
３群以上の母集団の順位平均値は同じである
②対立仮説を立てる
３群以上の母集団の順位平均値は同じでない
③両側検定のみ片側検定はない
④検定統計量を算出
⑤ｐ値を算出
カイ2乗分布適用
⑥有意差判定
ｐ値＜有意水準0.05
３群以上の母集団の順位平均値は同じでないといえる
ｐ値≧有意水準0.05
３群以上の母集団の順位平均値は同じでないといえない
クルスカルワリス検定の結果
【具体例】
ある会社で、血液型が営業成績に関係があるかを調べるために、営業社員25人を選び、１年間の売上台数を調べた。
下表は、血液型別に成績の悪い順に並べたものである。この会社の営業社員は、血液型によって営業成績が異なるといえるか。
有意水準0.05で検定せよ。
【基本統計量】
【検定結果】
ｐ値0.720>有意水準0.05より、「血液型によって営業成績が異なる」といえない。
判定マーク [**] 有意水準1％で有意差があるといえる。
[* ] 有意水準5％で有意差があるといえる。
[ ] 有意差があるといえない。
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