vol.io
EntrarComece grátis

Calculadora do Teste H de Kruskal-Wallis

O teste de Kruskal-Wallis compara três ou mais grupos independentes por meio de postos — a alternativa não paramétrica à ANOVA de uma via para dados assimétricos, desfechos ordinais ou amostras pequenas e desiguais. Insira um grupo por linha e obtenha a estatística H corrigida para empates, seus graus de liberdade qui-quadrado, o valor p e o tamanho de efeito épsilon quadrado, junto com o n e a mediana de cada grupo. Os resultados coincidem com o kruskal.test() do R em pelo menos quatro dígitos significativos, correção de empates incluída. Um H significativo indica que pelo menos um grupo difere — testes de Mann-Whitney par a par (com correção para comparações múltiplas) ou o teste de Dunn localizam depois onde.

Relatório com IA

Deixe a IA interpretar seus resultados: um documento Word para download em formato APA 7 / relatório de negócios.

Gerar relatório com IA (5 créditos)Criar uma conta é grátis e inclui créditos mensais gratuitos.

Perguntas frequentes

Como relatar um teste de Kruskal-Wallis no formato APA 7?

Relate H (frequentemente escrito como χ² ou H com gl), o valor p e um tamanho de efeito, p. ex.: "Os escores diferiram entre as três condições, H(2) = 7.62, p = .022, ε² = .32", geralmente com as medianas dos grupos. O botão Relatório IA produz o parágrafo de resultados APA 7 completo.

Quando usar Kruskal-Wallis em vez da ANOVA de uma via?

Quando os pressupostos da ANOVA falham: resíduos claramente não normais, desfechos ordinais ou grupos pequenos com outliers ou variâncias muito desiguais. Com dados aproximadamente normais a ANOVA tem mais poder e fornece diretamente os testes post-hoc de Tukey — verifique primeiro a normalidade por grupo (veja nossa ferramenta ANOVA).

O teste deu significativo — como descubro quais grupos diferem?

Prossiga com comparações par a par: o teste de Dunn é o padrão, ou testes U de Mann-Whitney par a par com correção de Bonferroni (ou Holm) do nível α. Nossa ferramenta Mann-Whitney trata cada par; divida 0,05 pelo número de comparações para o limiar de Bonferroni.