Sas'ta kruskal-wallis testi nasıl yapılır?

Üç veya daha fazla bağımsız grubun medyanları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını belirlemek için Kruskal-Wallis testi kullanılır.

Tek yönlü ANOVA’nın parametrik olmayan eşdeğeri olarak kabul edilir.

Bu eğitimde SAS’ta Kruskal-Wallis testinin nasıl gerçekleştirileceğine ilişkin adım adım bir örnek sunulmaktadır.

1. Adım: Verileri girin

Araştırmacıların üç farklı gübrenin farklı bitki büyümesi düzeylerine yol açıp açmadığını bilmek istediklerini varsayalım.

Rastgele 30 farklı bitki seçiyorlar ve bunları 10’arlı üç gruba ayırıyorlar ve her gruba farklı bir gübre uyguluyorlar. Bir ay sonra her bitkinin yüksekliğini ölçüyorlar.

Her gruptaki 10 bitkinin her birinin toplam büyümesini (inç cinsinden) gösteren aşağıdaki verileri SAS’a gireceğiz:

 /*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 ;

Adım 2: Kruskal-Wallis testini gerçekleştirin

Daha sonra, üç gübre grubu arasındaki ortalama bitki büyümesini karşılaştırmak amacıyla bir Kruskal-Wallis testi gerçekleştirmek için proc npar1way ifadesini kullanacağız:

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

3. Adım: Sonuçları yorumlayın

Sonucun ilk tablosu genel Ki-kare testi istatistiğini ve Kruskal-Wallis testi için karşılık gelen p-değerini gösterir:

Testin p değeri 0,0431’dir . Bu değer 0,05’ten küçük olduğundan, ortalama bitki büyümesinin her üç gübre için de aynı olduğu şeklindeki sıfır hipotezini reddediyoruz.

Bu, kullanılan gübre türünün bitki büyümesinde istatistiksel olarak anlamlı farklılıklara neden olduğu sonucuna varmak için yeterli kanıtımız olduğu anlamına gelir.

Nihai sonuç tablosu, üç grubun her biri arasındaki ikili karşılaştırmalara ilişkin p değerlerini gösterir:

Bu tablodan, 0,05’in altındaki tek p değerinin, 0,0390 p değerine sahip gübre 2 ile gübre 3 arasındaki karşılaştırma olduğunu görebiliriz.

Bu, gübre 2 ile gübre 3 arasında bitki büyümesinde istatistiksel olarak anlamlı bir fark olduğu, ancak diğer ikili karşılaştırmalar arasında olmadığı anlamına gelir.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde SAS’ta diğer yaygın istatistiksel testlerin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:

SAS’ta tek örnekli t testi nasıl yapılır?
SAS’ta iki örnekli t testi nasıl yapılır?
SAS’ta tek yönlü ANOVA nasıl gerçekleştirilir?
SAS’ta iki yönlü ANOVA nasıl gerçekleştirilir?