Come eseguire un test kruskal-wallis in sas

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 fornisce un esempio passo passo di come eseguire un test Kruskal-Wallis in SAS.

Passaggio 1: inserisci i dati

Supponiamo che i ricercatori vogliano 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.

Inseriremo i seguenti dati in SAS, che mostrano la crescita totale (in pollici) di ciascuna delle 10 piante in ciascun gruppo:

 /*create dataset*/
data fertilizer_data;
    input fertilizer $growth;
    datalines ;
fert1 7
fert1 14
fert1 14
fert1 13
fert1 12
fert1 9
fert1 6
fert1 14
fert1 12
fert1 8
fert2 15
fert2 17
fert2 13
fert2 15
fert2 15
fert2 13
fert2 9
fert2 12
fert2 10
fert2 8
fert3 6
fert3 8
fert3 8
fert3 9
fert3 5
fert3 14
fert3 13
fert3 8
fert3 10
fert3 9
;
run ;

Passaggio 2: eseguire il test Kruskal-Wallis

Successivamente, utilizzeremo l’istruzione proc npar1way per eseguire un test Kruskal-Wallis per confrontare la crescita media delle piante tra i tre gruppi di fertilizzanti:

 /*perform Kruskal-Wallis test*/
proc npar1way data =fertilizer_data wilcoxon dscf ;
    class fertilizer;
    vargrowth ;
run ;

Passaggio 3: interpretare i risultati

La prima tabella dei risultati mostra la statistica complessiva del test Chi-quadrato e il corrispondente valore p per il test Kruskal-Wallis:

Il valore p del test è 0,0431 . Poiché questo valore è inferiore a 0,05, rifiutiamo l’ipotesi nulla secondo cui la crescita media delle piante è la stessa per tutti e tre i fertilizzanti.

Ciò significa che abbiamo prove sufficienti per concludere che il tipo di fertilizzante utilizzato provoca differenze statisticamente significative nella crescita delle piante.

La tabella dei risultati finali mostra i valori p per i confronti a coppie tra ciascuno dei tre gruppi:

Da questa tabella possiamo vedere che l’unico valore p inferiore a 0,05 è il confronto tra il fertilizzante 2 e il fertilizzante 3, che ha un valore p di 0,0390 .

Ciò significa che esiste una differenza statisticamente significativa nella crescita delle piante tra il fertilizzante 2 e il fertilizzante 3, ma non tra gli altri confronti a coppie.

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altri test statistici comuni in SAS:

Come eseguire un test t per un campione in SAS
Come eseguire un t-test a due campioni in SAS
Come eseguire ANOVA unidirezionale in SAS
Come eseguire ANOVA bidirezionale in SAS