{"id":622,"date":"2023-07-29T07:20:13","date_gmt":"2023-07-29T07:20:13","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/kruskal-wallis-teststatus\/"},"modified":"2023-07-29T07:20:13","modified_gmt":"2023-07-29T07:20:13","slug":"kruskal-wallis-teststatus","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/kruskal-wallis-teststatus\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie einen kruskal-wallis-test in stata 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. Sie gilt als nichtparametrisches \u00c4quivalent der <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/einweg-anova-stata\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">einfaktoriellen ANOVA<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie einen Kruskal-Wallis-Test in Stata durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>So f\u00fchren Sie einen Kruskal-Wallis-Test in Stata durch<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fcr dieses Beispiel verwenden wir den <em>Zensus-<\/em> Datensatz, der Volksz\u00e4hlungsdaten von 1980 f\u00fcr alle f\u00fcnfzig Bundesstaaten der Vereinigten Staaten enth\u00e4lt. Im Datensatz werden Staaten in vier verschiedene Regionen kategorisiert:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Nord Est<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Nord-Zentral<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">S\u00fcd<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Westen<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir werden einen Kruskal-Wallis-Test durchf\u00fchren, um festzustellen, ob das Durchschnittsalter in diesen vier Regionen gleich ist.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: Daten laden und anzeigen.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Laden Sie zun\u00e4chst den Datensatz, indem Sie den folgenden Befehl in das Befehlsfeld eingeben:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Verwenden Sie https:\/\/www.stata-press.com\/data\/r13\/census<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Erhalten Sie mit dem folgenden Befehl eine kurze Zusammenfassung des Datensatzes:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>zusammenfassen<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5901 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/kruskallstata1.png\" alt=\"Fassen Sie einen Datensatz in Stata zusammen\" width=\"461\" height=\"341\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen sehen, dass dieser Datensatz 13 verschiedene Variablen enth\u00e4lt, aber die einzigen zwei, mit denen wir arbeiten werden, sind <em>Medage<\/em> (Durchschnittsalter) und <em>Region<\/em> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: Visualisieren Sie die Daten.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Bevor wir den Kruskal-Wallis-Test durchf\u00fchren, erstellen wir zun\u00e4chst einige<\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/boxplot-stata\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Boxplots<\/a> <span style=\"color: #000000;\">, um die mittlere Altersverteilung f\u00fcr jede der vier Regionen zu visualisieren:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Medage-Grafikbox, auf (Region)<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5902 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/kruskallstata2.png\" alt=\"Mehrere Boxplots in einem einzigen Plot in Stata\" width=\"450\" height=\"319\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn Sie sich nur die Boxplots ansehen, k\u00f6nnen Sie erkennen, dass die Verteilungen von Region zu Region unterschiedlich zu sein scheinen. Anschlie\u00dfend f\u00fchren wir einen Kruskal-Wallis-Test durch, um festzustellen, ob diese Unterschiede statistisch signifikant sind.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 3: F\u00fchren Sie einen Kruskal-Wallis-Test durch.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Verwenden Sie die folgende Syntax, um einen Kruskal-Wallis-Test durchzuf\u00fchren:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>kwalis Measure_variable, by (grouping_variable)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In unserem Fall verwenden wir die folgende Syntax:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Kwallis Medage, von (Region)<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5903 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/kruskallstata3.png\" alt=\"Kruskal-Wallis-Ausgabe an Stata\" width=\"370\" height=\"304\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">So interpretieren Sie das Ergebnis:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u00dcbersichtstabelle:<\/strong> Diese Tabelle zeigt die Anzahl der Beobachtungen pro Region und die Rangfolgesummen f\u00fcr jede Region.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Chi-Quadrat mit Bindungen:<\/strong> Dies ist der Wert der Teststatistik, der sich als 17,062 herausstellt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Wahrscheinlichkeit:<\/strong> Dies ist der p-Wert, der der Teststatistik entspricht, die sich als 0,0007 herausstellt. Da dieser Wert kleiner als 0,05 ist, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese ablehnen und daraus schlie\u00dfen, dass das Durchschnittsalter in den vier Regionen nicht gleich ist.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 4: Melden Sie die Ergebnisse.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Abschlie\u00dfend m\u00f6chten wir \u00fcber die Ergebnisse des Kruskal-Wallis-Tests berichten. Hier ist ein Beispiel daf\u00fcr:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ein Kruskal-Wallist-Test wurde durchgef\u00fchrt, um festzustellen, ob das Durchschnittsalter der Personen in den folgenden vier Regionen der Vereinigten Staaten gleich war:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Nordosten (n=9)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Nord-Zentral (n=12)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">S\u00fcden (n=16)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Westen (n=13)<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der Test ergab, dass das Durchschnittsalter der Personen in den vier Regionen nicht gleich war (X <sup>2<\/sup> = 17,062, p = 0,0007). Das hei\u00dft, es gab einen statistisch signifikanten Unterschied im Durchschnittsalter zwischen zwei oder mehr Regionen.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\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. Sie gilt als nichtparametrisches \u00c4quivalent der einfaktoriellen ANOVA . In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie einen Kruskal-Wallis-Test in Stata durchf\u00fchren. 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