Kruskal-wallis စမ်းသပ်မှု- အဓိပ္ပါယ်၊ ဖော်မြူလာနှင့် ဥပမာ

Kruskal-Wallis စမ်းသပ်မှုအား အမှီ အခိုကင်းသော အုပ်စုသုံးစု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော အလယ်အလတ်အုပ်စုများကြားတွင် ကိန်းဂဏန်းအချက်အလတ် သိသိသာသာကွာခြားမှု ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။

ဤစစ်ဆေးမှုသည် တစ်လမ်းသွား ANOVA နှင့် ညီမျှသော စံနှုန်းမဟုတ်သော တိုင်းတာမှုဖြစ်ပြီး ပုံမှန်အခြေအနေဟု ယူဆချက်မပြည့်မီသည့်အခါ ယေဘုယျအားဖြင့် အသုံးပြုသည်။

Kruskal-Wallis စစ်ဆေးမှုသည် ဒေတာ၏ ပုံမှန်ဖြစ်ရိုးဖြစ်စဉ်ဟု မယူဆဘဲ တစ်လမ်းသွား ANOVA ထက် အထွက်ပိုင်းများအတွက် အထိခိုက်မခံပါ။

ဤသည်မှာ Kruskal-Wallis စမ်းသပ်မှုကို သင်လုပ်ဆောင်နိုင်သည့်အခါ ဥပမာအချို့ဖြစ်သည်။

ဥပမာ 1- လေ့လာမှုနည်းပညာများကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်း။

ကျောင်းသား 90 မှ 30 ယောက်ကို အုပ်စုသုံးစုခွဲပြီး အတန်းတစ်တန်းကို ကျပန်းခွဲပေးပါသည်။ အဖွဲ့တစ်ခုစီသည် စာမေးပွဲအတွက် ပြင်ဆင်ရန် တစ်လအတွက် မတူညီသော လေ့လာမှုနည်းစနစ်ကို အသုံးပြုပါသည်။

လကုန်တွင် ကျောင်းသားအားလုံး စာမေးပွဲကို အတူတူဖြေဆိုကြသည်။ လေ့လာမှုနည်းပညာက စာမေးပွဲရမှတ်တွေအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိမရှိ သိချင်ပါတယ်။

ယခင်လေ့လာမှုများမှ၊ ဤလေ့လာမှုနည်းလမ်းသုံးခုအတွက် စာမေးပွဲရမှတ်များ ဖြန့်ဝေခြင်းကို ပုံမှန်အတိုင်း ဖြန့်ဝေခြင်းမဟုတ်ကြောင်း သင်သိပါသည်။ ထို့ကြောင့် သင်သည် အုပ်စုသုံးစု၏ ပျမ်းမျှရမှတ်များကြားတွင် ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားသော ခြားနားချက်ရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် Kruskal-Wallis စမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်ပါ။

ဥပမာ 2- နေရောင်ခြည်ထိတွေ့မှု နှိုင်းယှဉ်ခြင်း။

နေရောင်ခြည်သည် ပေးထားသော အပင်ကြီးထွားမှုကို သက်ရောက်မှုရှိမရှိ သိလိုသည်၊ ထို့ကြောင့် နေရောင်ခြည်မြင့်သော၊ အလယ်အလတ်နေရောင်၊ နေရောင်ခြည်နည်းသော သို့မဟုတ် နေရောင်ခြည်မရှိသော နေရာလေးခုတွင် မျိုးစေ့အုပ်စုများကို စိုက်ပါ။

တစ်လကြာပြီးနောက် အပင်အုပ်စုတစ်ခုစီ၏ အမြင့်ကို တိုင်းတာသည်။ ဤအပင်အတွက် အမြင့်ဖြန့်ဝေမှုသည် ပုံမှန်ဖြန့်ဝေခြင်းမဟုတ်ပဲ အစွန်းအထင်းများပေါ်တွင် မူတည်ကြောင်း သိရှိရပါသည်။

နေရောင်ခြည်သည် ကြီးထွားမှုကို သက်ရောက်မှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန်၊ အုပ်စုလေးခု၏ ပျမ်းမျှအမြင့်ကြားတွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသော ကွာခြားချက်ရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် Kruskal-Wallis စမ်းသပ်မှုကို သင်လုပ်ဆောင်ပါ။

Kruskal-Wallis စမ်းသပ်မှု၏ယူဆချက်

Kruskal-Wallis စမ်းသပ်မှု မလုပ်ဆောင်မီ၊ အောက်ပါ ယူဆချက်များနှင့် ကိုက်ညီကြောင်း သေချာစေရမည်။

1. ပုံမှန် သို့မဟုတ် စဉ်ဆက်မပြတ် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင် – တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်သည် ပုံမှန် သို့မဟုတ် စဉ်ဆက်မပြတ် ကိန်းရှင်ဖြစ်ရမည်။ သာမန်ကိန်းရှင်တစ်ခု၏ ဥပမာတစ်ခုသည် Likert စကေးပေါ်တွင်တိုင်းတာထားသော စစ်တမ်းတုံ့ပြန်မေးခွန်းတစ်ခု (ဥပမာ၊ “ ပြင်းထန်စွာသဘောမတူသည်” မှ “ ပြင်းထန်စွာသဘောတူသည်” အထိ 5-မှတ်စကေး) နှင့် စဉ်ဆက်မပြတ်ကိန်းရှင်၏နမူနာတစ်ခုသည် အလေးချိန် (ဥပမာ၊ ပေါင်ဖြင့် တိုင်းတာသည်။)

၂။ လွတ်လပ်ရေး – အဖွဲ့တစ်ခုစီ၏ ရှုမြင်သုံးသပ်ချက်များသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု အမှီအခိုကင်းရမည်။ များသောအားဖြင့် ကျပန်းဒီဇိုင်းက ဒါကိုဂရုစိုက်တယ်။

3. ဖြန့်ဝေမှုများတွင် ဆင်တူသောပုံစံများ ရှိသည် – အုပ်စုတစ်ခုစီရှိ ဖြန့်ဝေမှုများသည် အလားတူပုံစံရှိသင့်သည်။

ဤယူဆချက်များနှင့်ကိုက်ညီပါက၊ Kruskal-Wallis စမ်းသပ်မှုကို ကျွန်ုပ်တို့လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။

Kruskal–Wallis စမ်းသပ်မှု နမူနာ

သုတေသီတစ်ဦးသည် ဆေးဝါးသုံးမျိုးတွင် ဒူးနာခြင်းအပေါ် မတူညီသောအကျိုးသက်ရောက်မှုရှိမရှိ သိလိုသည်။ ထို့ကြောင့် သူသည် အလားတူ ဒူးနာဝေဒနာခံစားရသူ အယောက် 30 ကို စုဆောင်းပြီး မူးယစ်ဆေးဝါး 1၊ ဆေး 2 သို့မဟုတ် 3 ဆေးရရှိရန် အုပ်စုသုံးစုခွဲကာ ကျပန်းခွဲသည်။

ဆေးသောက်ပြီး တစ်လကြာပြီးနောက်၊ သုတေသီသည် တစ်ဦးချင်းစီအား ၎င်းတို့၏ ဒူးနာခြင်းစကေး 1 မှ 100 တွင် အဆင့်သတ်မှတ်ရန် တောင်းဆိုပြီး 100 သည် အပြင်းထန်ဆုံးနာကျင်မှုကို ညွှန်ပြသည်။

လူ 30 ၏ရမှတ်များကိုအောက်တွင်ဖော်ပြထားသည်

ဆေးသုံးမျိုးသည် ဒူးနာခြင်းအတွက် ကွဲပြားသော အာနိသင်ရှိမရှိ သုတေသီက သိချင်သည်။ ထို့ကြောင့် သူသည် ဤဆေးသုံးမျိုးကြားရှိ ဒူးနာအဆင့်သတ်မှတ်ချက်များကြား အလယ်အလတ်ဒူးနာအဆင့်သတ်မှတ်ချက်များကြား ကိန်းဂဏန်းအချက်အလတ်သိသာထင်ရှားသောခြားနားချက်ရှိမရှိကို ဆုံးဖြတ်ရန် Kruskal-Wallis စမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်သည်။ အဖွဲ့များ။

Kruskal-Wallis စမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်ရန် အောက်ပါအဆင့်များကို ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

အဆင့် ၁။ ယူဆချက်များကို ဖော်ပြပါ။

null hypothesis (H ₀ ) : အုပ်စုသုံးစုရှိ အလယ်အလတ်ဒူးနာအဆင့်သတ်မှတ်ချက်များသည် တူညီသည်။

အခြားယူဆချက်- (ဟာ)- အနည်းဆုံး ပျမ်းမျှ ဒူးနာခြင်း အဆင့်သတ်မှတ်ချက်များသည် အခြားသူများနှင့် မတူပါ။

အဆင့် 2. Kruskal-Wallis စမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်ပါ။

Kruskal-Wallis စမ်းသပ်မှုပြုလုပ်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အထက်ဖော်ပြပါတန်ဖိုးများကို Kruskal-Wallis စမ်းသပ်ဂဏန်းတွက်စက် ထဲသို့ ရိုးရိုးရှင်းရှင်း ထည့်သွင်းနိုင်သည်-

ထို့နောက် “ တွက်ချက်ရန်” ခလုတ်ကိုနှိပ်ပါ။

အဆင့် 3. ရလဒ်များကို ဘာသာပြန်ပါ။

စာမေးပွဲ၏ p-value ( 0.21342 ) သည် 0.05 ထက်မနည်းသောကြောင့်၊ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ရန် ပျက်ကွက်ပါသည်။

ဤအုပ်စုသုံးစုကြားရှိ အလယ်အလတ်ဒူးနာအဆင့်သတ်မှတ်ချက်များတွင် ကိန်းဂဏန်းအချက်အလတ် သိသိသာသာကွာခြားမှုရှိသည်ဟုဆိုရန် လုံလောက်သောအထောက်အထားမရှိပါ။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ပါသင်ခန်းစာများသည် မတူညီသောစာရင်းအင်းဆော့ဖ်ဝဲကို အသုံးပြု၍ Kruskal-Wallis စမ်းသပ်မှုကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Excel တွင် Kruskal-Wallis Test ကိုမည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
Python တွင် Kruskal-Wallis Test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
SPSS တွင် Kruskal-Wallis Test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
Stata ရှိ Kruskal-Wallis စမ်းသပ်မှုပြုလုပ်နည်း
SAS တွင် Kruskal-Wallis စမ်းသပ်မှုပြုလုပ်နည်း
အွန်လိုင်း Kruskal-Wallis စမ်းသပ်ဂဏန်းတွက်စက်