Come eseguire un test kruskal-wallis in python

Un test di Kruskal-Wallis viene utilizzato per determinare se esiste o meno una differenza statisticamente significativa tra le mediane di tre o più gruppi indipendenti.

È considerato l’equivalente non parametrico dell’ANOVA unidirezionale .

Questo tutorial spiega come eseguire un test Kruskal-Wallis in Python.

Esempio: test Kruskal-Wallis in Python

I ricercatori vogliono sapere se tre diversi fertilizzanti portano a diversi livelli di crescita delle piante. Selezionano casualmente 30 piante diverse e le dividono in tre gruppi da 10, applicando un fertilizzante diverso a ciascun gruppo. Dopo un mese si misura l’altezza di ogni pianta.

Seguire i passaggi seguenti per eseguire un test Kruskal-Wallis per determinare se la crescita mediana è la stessa in tutti e tre i gruppi.

Passaggio 1: inserisci i dati.

Per prima cosa creeremo tre tabelle per contenere le misurazioni delle nostre piante per ciascuno dei tre gruppi:

 group1 = [7, 14, 14, 13, 12, 9, 6, 14, 12, 8]
group2 = [15, 17, 13, 15, 15, 13, 9, 12, 10, 8]
group3 = [6, 8, 8, 9, 5, 14, 13, 8, 10, 9]

Passaggio 2: eseguire il test Kruskal-Wallis.

Successivamente, eseguiremo un test Kruskal-Wallis utilizzando la funzione kruskal() dalla libreria scipy.stats:

 from scipy import stats

#perform Kruskal-Wallis Test 
stats.kruskal(group1, group2, group3)

(statistic=6.2878, pvalue=0.0431)

Passaggio 3: interpretare i risultati.

Il test di Kruskal-Wallis utilizza le seguenti ipotesi nulle e alternative:

L’ipotesi nulla (H ₀ ): la mediana è uguale in tutti i gruppi.

L’ipotesi alternativa: (Ha): la mediana non è uguale in tutti i gruppi.

In questo caso, la statistica del test è 6,2878 e il corrispondente valore p è 0,0431 . Poiché questo valore p è inferiore a 0,05, possiamo rifiutare l’ipotesi nulla secondo cui la crescita media delle piante è la stessa per tutti e tre i fertilizzanti. Abbiamo prove sufficienti per concludere che il tipo di fertilizzante utilizzato provoca differenze statisticamente significative nella crescita delle piante.