Kruskal-Wallis H-Test

Bedeutung

Der Kruskal-Wallis H-Test gilt als Alternative für die einfaktorielle  Varianzanalyse bei Verletzung der Normalverteilung und der Varianzhomogenität. 

Durchführung

SPSS: Statistik\Nichtparametrische Tests\k unabhängige Stichproben ...

Voraussetzungen

Varianzhomogenität und Symmetrie der Verteilung. Der Kruskal-Wallis H-Test gilt als Alternative für die einfaktorielle  Varianzanalyse bei Verletzung der Normalverteilung und der Varianzhomogenität. Es gibt jedoch Hinweise darauf, dass auch der Kruskal-Wallis H-Test bei heterogenen Varianzen und schiefen Verteilungen ähnliche Probleme aufweist wie die Varianzanalyse (Diehl & Arbinger, 1990, S. 216).

Unabhängigkeit der Messwerte. Die Daten müssen aus zwei voneinander unabhängigen Stichproben stammen. Zwei Messungen an der selben Stichprobe zu verschiedenen Zeiten, verletzten diese Forderung. Hierfür gibt es einen t-Test für abhängige Stichproben. 

Chi-Quadrat-Verteilung. Der Test kann exakt berechnet werden und setzt dann kein Verteilung voraus. In der Regel wird er jedoch über die Chi-Quadrat-Verteilung approximiert. Hier gilt, dass für 3 Gruppen nj>8  und für 5 Gruppen nj>3 die Untergrenze bilden für grobe "Routineentscheidungen".