{"id":661,"date":"2023-07-29T04:15:54","date_gmt":"2023-07-29T04:15:54","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/kruskal-wallis-excel-test\/"},"modified":"2023-07-29T04:15:54","modified_gmt":"2023-07-29T04:15:54","slug":"kruskal-wallis-excel-test","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/kruskal-wallis-excel-test\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie einen kruskal-wallis-test in excel durch"},"content":{"rendered":"

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Mithilfe eines 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 einfaktoriellen ANOVA.<\/span><\/p>\n

In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie einen Kruskal-Wallis-Test in Excel durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n

Beispiel: Kruskal-Wallis-Test in Excel<\/strong><\/span><\/h3>\n

Forscher wollen 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

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

Schritt 1: Geben Sie die Daten ein.<\/strong><\/span><\/p>\n

Geben Sie die folgenden Daten ein, die das Gesamtwachstum (in Zoll) jeder der 10 Pflanzen in jeder Gruppe zeigen:<\/span> <\/p>\n

\"Rohdaten<\/p>\n

Schritt 2: Klassifizieren Sie die Daten.<\/span><\/strong><\/p>\n

Als n\u00e4chstes verwenden wir die Funktion RANK.AVG()<\/strong> , um dem Wachstum jeder Pflanze unter den 30 Pflanzen einen Rang zuzuweisen. Die folgende Formel zeigt, wie der Rang der ersten Pflanze in der ersten Gruppe berechnet wird:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Kopieren Sie diese Formel in die restlichen Zellen:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Berechnen Sie als N\u00e4chstes die Summe der R\u00e4nge f\u00fcr jede Spalte zusammen mit der Stichprobengr\u00f6\u00dfe und der quadrierten Summe der R\u00e4nge dividiert durch die Stichprobengr\u00f6\u00dfe:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Schritt 3: Berechnen Sie die Teststatistik und den entsprechenden p-Wert.<\/strong><\/span><\/p>\n

Die Teststatistik ist definiert als:<\/span><\/p>\n

H = 12\/(n(n+1)) * \u03a3R j<\/sub> 2<\/sup> \/n j<\/sub> \u2013 3(n+1)<\/span><\/p>\n

Gold:<\/span><\/p>\n

    \n
  • n = Gesamtstichprobengr\u00f6\u00dfe<\/span><\/li>\n
  • R j<\/sub> 2<\/sup> = Summe der R\u00e4nge f\u00fcr die j-te<\/sup> Gruppe<\/span><\/li>\n
  • n j<\/sub> = Stichprobengr\u00f6\u00dfe der j-ten<\/sup> Gruppe<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Unter der Nullhypothese folgt H einer Chi-Quadrat-Verteilung mit k-1 Freiheitsgraden.<\/span><\/p>\n

    Der folgende Screenshot zeigt die Formeln zur Berechnung der Teststatistik H und des entsprechenden p-Werts:<\/span><\/p>\n

    \"Berechnung<\/span><\/p>\n

    Die Teststatistik ist H = 6,204<\/strong> und der entsprechende p-Wert ist p = 0,045<\/strong> . Da dieser p-Wert kleiner als 0,05 ist, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese zur\u00fcckweisen, dass das mittlere Pflanzenwachstum f\u00fcr alle drei D\u00fcngemittel gleich ist. Wir haben gen\u00fcgend Beweise, um zu dem Schluss zu kommen, dass die Art des verwendeten D\u00fcngers statistisch signifikante Unterschiede im Pflanzenwachstum verursacht.<\/span><\/p>\n

    Schritt 4: Melden Sie die Ergebnisse.<\/strong><\/span><\/p>\n

    Abschlie\u00dfend m\u00f6chten wir \u00fcber die Ergebnisse des Kruskal-Wallis-Tests berichten. Hier ist ein Beispiel daf\u00fcr:<\/span><\/p>\n

    \n

    Ein Kruskal-Wallist-Test wurde durchgef\u00fchrt, um festzustellen, ob das mittlere Pflanzenwachstum bei drei verschiedenen Pflanzend\u00fcngern gleich war. Insgesamt wurden 30 Pflanzen f\u00fcr die Analyse verwendet. Jeder D\u00fcnger wurde auf 10 verschiedene Pflanzen ausgebracht.<\/span><\/p>\n

    Der Test ergab, dass das mittlere Pflanzenwachstum zwischen den drei D\u00fcngemitteln nicht gleich war (H = 6,204, p = 0,045). Das hei\u00dft, es gab einen statistisch signifikanten Unterschied im mittleren Pflanzenwachstum zwischen zwei oder mehr D\u00fcngemitteln.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    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 Excel durchf\u00fchren. Beispiel: Kruskal-Wallis-Test in Excel Forscher wollen wissen, ob drei verschiedene D\u00fcngemittel zu unterschiedlichem Pflanzenwachstum f\u00fchren. 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