{"id":128664,"date":"2022-02-15T02:00:25","date_gmt":"2022-02-15T10:00:25","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=128664"},"modified":"2023-02-18T07:37:16","modified_gmt":"2023-02-18T07:37:16","slug":"prueba-de-kruskal-wallis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/prueba-de-kruskal-wallis\/","title":{"rendered":"Prueba de Kruskal-Wallis: Qu\u00e9 es, ventajas y c\u00f3mo se realiza"},"content":{"rendered":"
La <\/span>prueba de Kruskal Wallis<\/b> toma su nombre de William Kruskal y W. Allen Wallis y se utiliza en la estad\u00edstica para corroborar si un conjunto de datos proviene o no de la misma poblaci\u00f3n. <\/span><\/p>\n En este art\u00edculo encontrar\u00e1s en qu\u00e9 consiste, cu\u00e1les son sus ventajas y c\u00f3mo desarrollarla paso a paso.<\/span><\/p>\n La prueba H de Kruskal-Wallis es una <\/span>prueba no param\u00e9trica<\/span><\/a> basada en el rango que puede utilizarse para corroborar si existen diferencias relevantes a nivel estad\u00edstico entre dos o m\u00e1s grupos de una variable independiente en una variable dependiente ordinal o continua. <\/span><\/p>\n La prueba determina si las medianas de dos o m\u00e1s grupos son diferentes. De esta forma, calcula un estad\u00edstico de prueba y lo compara con un punto de corte de la distribuci\u00f3n. <\/span><\/p>\n El estad\u00edstico de prueba utilizado se denomina estad\u00edstico H. Las hip\u00f3tesis de la prueba son:<\/span><\/p>\n La prueba de Kruskal Wallis se considera la alternativa no param\u00e9trica al <\/span>ANOVA<\/span><\/a> unidireccional, y una extensi\u00f3n de la <\/span>prueba U de Mann-Whitney<\/span><\/a> para permitir la comparaci\u00f3n de m\u00e1s de dos grupos independientes. <\/span><\/p>\n La prueba H se utiliza cuando no se cumplen los supuestos del ANOVA (como el supuesto de normalidad). A veces se denomina ANOVA unidireccional sobre rangos, ya que en la prueba se utilizan los rangos de los valores de los datos en lugar de los puntos de datos reales.<\/span><\/p>\n Al ser no param\u00e9trica, la prueba no asume que los datos provienen de una distribuci\u00f3n particular. La prueba de Kruskal Wallis te dir\u00e1 si hay una diferencia significativa entre los grupos. Sin embargo, no te dir\u00e1 qu\u00e9 grupos son diferentes.<\/span><\/p>\n Descubre c\u00f3mo garantizar la <\/span><\/i>validez y confiabilidad en una investigaci\u00f3n<\/span><\/i><\/a><\/p><\/blockquote>\n <\/p>\n Algunas de las ventajas de utilizar los modelos de Kruskal Wallis son:<\/span><\/p>\n Conoce las <\/span><\/i>diferencias entre las pruebas no param\u00e9tricas y las pruebas param\u00e9tricas<\/span><\/i><\/a><\/p><\/blockquote>\n <\/p>\n Cuando decidas analizar tus datos mediante una prueba H de Kruskal-Wallis, parte del proceso consiste en comprobar que los datos que se desean analizar pueden realmente analizarse mediante una prueba H de Kruskal-Wallis. <\/span><\/p>\n S\u00f3lo es apropiado utilizar una prueba H de Kruskal-Wallis si tus datos \u00abpasan\u00bb por cuatro supuestos que son necesarios para que una prueba H de Kruskal-Wallis pueda arrojar un resultado v\u00e1lido:<\/span><\/p>\n <\/span><\/li>\n <\/span><\/li>\n Conoce los diversos <\/span><\/i>tipos de variables en una investigaci\u00f3n<\/span><\/i><\/a><\/p><\/blockquote>\n <\/p>\n Ahora que ya conoces en qu\u00e9 consiste la prueba de Krustal Wallis, cu\u00e1l es su importancia y c\u00f3mo saber si se puede utilizar la prueba de Kruskal Wallis, es momento de presentarte c\u00f3mo realizarla paso a paso:<\/span><\/p>\n Donde:<\/span><\/p>\n n<\/b> = suma de los tama\u00f1os de las muestras para todas las muestras.<\/span><\/p>\n c<\/b> = n\u00famero de muestras.<\/span><\/p>\n Tj<\/b> = suma de rangos en la muestra.<\/span><\/p>\n nj <\/b>= <\/span>tama\u00f1o de la muestra<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n Si el valor cr\u00edtico de chi-cuadrado es menor que el estad\u00edstico H, rechaza la hip\u00f3tesis nula de que las medianas son iguales.<\/span><\/p>\n Si el valor de chi-cuadrado no es menor que el estad\u00edstico H, no hay suficiente evidencia para sugerir que las medianas son desiguales.<\/span><\/p>\n Como toda prueba no param\u00e9trica, el uso de la prueba de Kruskal Wallis es conveniente cuando se trabaja con muestras peque\u00f1as, con la finalidad de corroborar los resultados obtenidos con base en el uso de la teor\u00eda basada en la normal.<\/span><\/p>\n Si te gustar\u00eda conocer m\u00e1s herramientas de investigaci\u00f3n, te invitamos a descargar nuestro <\/span>Ebook de Metodolog\u00edas de investigaci\u00f3n avanzadas<\/span><\/a>, donde encontrar\u00e1s informaci\u00f3n a detalle sobre t\u00e9cnicas como el <\/span>an\u00e1lisis conjunto<\/span><\/a>, l\u00f3gicas de investigaci\u00f3n avanzadas, informes y m\u00e9todos de an\u00e1lisis para garantizar el \u00e9xito en tu pr\u00f3xima investigaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n Recuerda que en <\/span>QuestionPro Audience<\/span><\/a> contamos con diversos servicios de investigaci\u00f3n y levantamiento de muestras de respondentes, adem\u00e1s de nuestra plataforma gratuita de <\/span>encuestas online.<\/span><\/a> Si te gustar\u00eda conocer m\u00e1s informaci\u00f3n, escr\u00edbenos en nuestro chat en l\u00ednea cu\u00e1les son tus necesidades.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" La prueba de Kruskal Wallis toma su nombre de William Kruskal y W. 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\u00bfCu\u00e1l es la importancia del test de Kruskal Wallis?<\/span><\/h2>\n
Ventajas de utilizar los modelos de Kruskal Wallis<\/span><\/h2>\n
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\u00bfCu\u00e1ndo se puede utilizar la prueba de Kruskal Wallis?<\/span><\/h2>\n
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\u00bfC\u00f3mo realizar la prueba de Kruskal Wallis?<\/span><\/h2>\n
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Conclusi\u00f3n<\/span><\/h2>\n