{"id":3012,"date":"2023-07-19T15:35:19","date_gmt":"2023-07-19T15:35:19","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/kruskal-wallis-test-in-r\/"},"modified":"2023-07-19T15:35:19","modified_gmt":"2023-07-19T15:35:19","slug":"kruskal-wallis-test-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/kruskal-wallis-test-in-r\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie einen kruskal-wallis-test in r durch"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Mithilfe eines <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/kruskal-wallis-test\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Kruskal-Wallis-Tests<\/a> wird ermittelt, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Medianwerten von drei oder mehr unabh\u00e4ngigen Gruppen besteht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sie gilt als nichtparametrisches \u00c4quivalent der <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/einweg-anova\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">einfaktoriellen ANOVA<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erkl\u00e4rt, wie man einen Kruskal-Wallis-Test in R durchf\u00fchrt.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: Kruskal-Wallis-Test in R<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, Forscher m\u00f6chten wissen, ob drei verschiedene D\u00fcngemittel zu unterschiedlichem Pflanzenwachstum f\u00fchren. Sie w\u00e4hlen nach dem Zufallsprinzip 30 verschiedene Pflanzen aus und teilen sie in drei Gruppen zu je zehn Pflanzen auf, wobei sie jeder Gruppe einen anderen D\u00fcnger hinzuf\u00fcgen. Nach einem Monat messen sie die H\u00f6he jeder Pflanze.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Befolgen Sie die folgenden Schritte, um einen Kruskal-Wallis-Test durchzuf\u00fchren und festzustellen, ob das mittlere Wachstum in allen drei Gruppen gleich ist.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: Geben Sie die Daten ein.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Zun\u00e4chst erstellen wir den folgenden Datenrahmen, der das Wachstum der 30 Pflanzen sowie deren D\u00fcngemittelgruppe enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create data frame\n<\/span>df &lt;- data. <span style=\"color: #3366ff;\">frame<\/span> (group=rep(c(' <span style=\"color: #ff0000;\">A<\/span> ', ' <span style=\"color: #ff0000;\">B<\/span> ', ' <span style=\"color: #ff0000;\">C<\/span> '), each= <span style=\"color: #008000;\">10<\/span> ),\n                 height=c(7, 14, 14, 13, 12, 9, 6, 14, 12, 8,\n                          15, 17, 13, 15, 15, 13, 9, 12, 10, 8,\n                          6, 8, 8, 9, 5, 14, 13, 8, 10, 9))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view first six rows of data frame\n<\/span>head(df)\n\n  group height\n1 to 7\n2 to 14\n3 to 14\n4 to 13\n5 to 12\n6 to 9<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: F\u00fchren Sie den Kruskal-Wallis-Test durch.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als N\u00e4chstes f\u00fchren wir einen Kruskal-Wallis-Test mit der integrierten Funktion <strong>kruskal.test()<\/strong> der R-Datenbank durch:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#perform Kruskal-Wallis Test<\/span> \nkruskal. <span style=\"color: #3366ff;\">test<\/span> (height ~ group, data = df) \n\n\tKruskal-Wallis rank sum test\n\ndata: height by group\nKruskal-Wallis chi-squared = 6.2878, df = 2, p-value = 0.04311\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 3: Interpretieren Sie die Ergebnisse.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der Kruskal-Wallis-Test verwendet die folgenden Null- und Alternativhypothesen:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Die Nullhypothese (H <sub>0<\/sub> ):<\/strong> Der Median ist in allen Gruppen gleich.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Die Alternativhypothese: ( <sub>HA<\/sub> ):<\/strong> Der Median <em>ist nicht<\/em> in allen Gruppen gleich.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Fall betr\u00e4gt die Teststatistik <strong>6,2878<\/strong> und der entsprechende p-Wert betr\u00e4gt <strong>0,0431<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da dieser <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/p-werte-statistische-signifikanz\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">p-Wert<\/a> kleiner als 0,05 ist, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese zur\u00fcckweisen, dass das mittlere Pflanzenwachstum f\u00fcr alle drei D\u00fcngemittel gleich ist.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dies bedeutet, dass wir \u00fcber gen\u00fcgend Beweise verf\u00fcgen, um zu dem Schluss zu kommen, dass die Art des verwendeten D\u00fcngemittels statistisch signifikante Unterschiede im Pflanzenwachstum verursacht.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere g\u00e4ngige statistische Tests in R durchgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/gepaarte-stichproben-t-test-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So f\u00fchren Sie einen T-Test f\u00fcr gepaarte Stichproben in R durch<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/einweg-anova-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So f\u00fchren Sie eine einfaktorielle ANOVA in R durch<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/wiederholte-messungen-anova-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So f\u00fchren Sie eine ANOVA mit wiederholten Messungen in R durch<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Mithilfe eines Kruskal-Wallis-Tests wird ermittelt, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Medianwerten von drei oder mehr unabh\u00e4ngigen Gruppen besteht. 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