Cara melakukan tes kruskal-wallis di stata

Uji Kruskal-Wallis digunakan untuk menentukan apakah terdapat perbedaan yang signifikan secara statistik antara median tiga atau lebih kelompok independen. Ini dianggap setara nonparametrik dari ANOVA satu arah .

Tutorial ini menjelaskan cara melakukan tes Kruskal-Wallis di Stata.

Cara melakukan tes Kruskal-Wallis di Stata

Untuk contoh ini, kita akan menggunakan kumpulan data Sensus , yang berisi data sensus tahun 1980 untuk seluruh lima puluh negara bagian di Amerika Serikat. Dalam kumpulan data, negara bagian dikategorikan menjadi empat wilayah berbeda:

• Timur Timur
• Tengah Utara
• Selatan
• Barat

Kami akan melakukan uji Kruskal-Wallis untuk menentukan apakah median usia di keempat wilayah tersebut sama.

Langkah 1: Muat dan tampilkan data.

Pertama, muat dataset dengan mengetikkan perintah berikut di kotak Command:

gunakan https://www.stata-press.com/data/r13/census

Dapatkan ringkasan singkat kumpulan data menggunakan perintah berikut:

untuk meringkas

Kita dapat melihat bahwa ada 13 variabel berbeda dalam kumpulan data ini, tetapi hanya dua variabel yang akan kita kerjakan adalah medage (median age) dan region .

Langkah 2: Visualisasikan datanya.

Sebelum melakukan uji Kruskal-Wallis, pertama-tama mari kita buat beberapa plot kotak untuk memvisualisasikan distribusi usia median untuk masing-masing empat wilayah:

kotak grafis medage, di (wilayah)

Hanya dengan melihat plot kotaknya, Anda dapat melihat bahwa sebarannya tampaknya berbeda-beda dari satu daerah ke daerah lain. Kami kemudian akan melakukan uji Kruskal-Wallis untuk melihat apakah perbedaan ini signifikan secara statistik.

Langkah 3: Lakukan tes Kruskal-Wallis.

Gunakan sintaks berikut untuk melakukan tes Kruskal-Wallis:

kwallis ukuran_variabel, dengan (variabel_pengelompokan)

Dalam kasus kami, kami akan menggunakan sintaks berikut:

kwallis medage, menurut (wilayah)

Berikut cara menafsirkan hasilnya:

Tabel ringkasan: Tabel ini menunjukkan jumlah observasi per wilayah dan jumlah peringkat untuk setiap wilayah.

Chi-kuadrat dengan ikatan: Ini adalah nilai statistik uji, yang ternyata adalah 17,062.

probabilitas: Ini adalah nilai p yang sesuai dengan statistik uji, yang ternyata adalah 0,0007. Karena nilai ini kurang dari 0,05, kita dapat menolak hipotesis nol dan menyimpulkan bahwa median usia di keempat wilayah tidak sama.

Langkah 4: Laporkan hasilnya.

Terakhir, kami ingin melaporkan hasil tes Kruskal-Wallis. Berikut ini contoh cara melakukan ini:

Tes Kruskal-Wallist dilakukan untuk menentukan apakah median usia individu di empat wilayah Amerika Serikat berikut ini sama:

• Timur Laut (n=9)
• Tengah Utara (n=12)
• Selatan (n=16)
• Barat (n=13)

Hasil pengujian menunjukkan bahwa median usia individu tidak sama (X ² = 17.062, p = 0.0007) di keempat wilayah. Artinya, terdapat perbedaan yang signifikan secara statistik dalam median usia antara dua wilayah atau lebih.