{"id":856,"date":"2023-07-28T12:52:59","date_gmt":"2023-07-28T12:52:59","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/kruskal-wallis-prova-pitone\/"},"modified":"2023-07-28T12:52:59","modified_gmt":"2023-07-28T12:52:59","slug":"kruskal-wallis-prova-pitone","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/kruskal-wallis-prova-pitone\/","title":{"rendered":"Come eseguire un test kruskal-wallis in python"},"content":{"rendered":"

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Un test di Kruskal-Wallis<\/a> viene utilizzato per determinare se esiste o meno una differenza statisticamente significativa tra le mediane di tre o pi\u00f9 gruppi indipendenti.<\/span><\/p>\n

\u00c8 considerato l’equivalente non parametrico dell’ANOVA unidirezionale<\/a> .<\/span><\/p>\n

Questo tutorial spiega come eseguire un test Kruskal-Wallis in Python.<\/span><\/p>\n

Esempio: test Kruskal-Wallis in Python<\/strong><\/span><\/h3>\n

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.<\/span><\/p>\n

Seguire i passaggi seguenti per eseguire un test Kruskal-Wallis per determinare se la crescita mediana \u00e8 la stessa in tutti e tre i gruppi.<\/span><\/p>\n

Passaggio 1: inserisci i dati.<\/strong><\/span><\/p>\n

Per prima cosa creeremo tre tabelle per contenere le misurazioni delle nostre piante per ciascuno dei tre gruppi:<\/span><\/p>\n

 group1 = [7, 14, 14, 13, 12, 9, 6, 14, 12, 8]\ngroup2 = [15, 17, 13, 15, 15, 13, 9, 12, 10, 8]\ngroup3 = [6, 8, 8, 9, 5, 14, 13, 8, 10, 9]\n<\/strong><\/pre>\n
 Passaggio 2: eseguire il test Kruskal-Wallis.<\/strong><\/span><\/p>\n
 Successivamente, eseguiremo un test Kruskal-Wallis utilizzando la funzione kruskal()<\/a> dalla libreria scipy.stats:<\/span><\/p>\n
 from<\/span> scipy import<\/span> stats\n\n#perform Kruskal-Wallis Test<\/span> \nstats.kruskal(group1, group2, group3)\n\n(statistic=6.2878, pvalue=0.0431)\n<\/strong><\/pre>\n
 Passaggio 3: interpretare i risultati.<\/strong><\/span><\/p>\n
 Il test di Kruskal-Wallis utilizza le seguenti ipotesi nulle e alternative:<\/span><\/p>\n
 L’ipotesi nulla (H 0<\/sub> ):<\/strong> la mediana \u00e8 uguale in tutti i gruppi.<\/span><\/p>\n
 L’ipotesi alternativa: (Ha):<\/strong> la mediana non<\/em> \u00e8 uguale in tutti i gruppi.<\/span><\/p>\n
 In questo caso, la statistica del test \u00e8 6,2878<\/strong> e il corrispondente valore p \u00e8 0,0431<\/strong> . Poich\u00e9 questo valore p \u00e8 inferiore a 0,05, possiamo rifiutare l\u2019ipotesi nulla secondo cui la crescita media delle piante \u00e8 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.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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