Kruskal-Wallis Test
¿Qué es el test de Kruskal-Wallis?
El test de Kruskal-Wallis es una prueba no paramétrica utilizada para determinar si hay diferencias significativas entre tres o más grupos en una variable continua. Es una alternativa al ANOVA de una vía cuando los datos no cumplen con los supuestos de normalidad y homogeneidad de varianzas.
Supongamos que tenemos un experimento con dos factores: Tipo de Suplemento (con niveles “OJ” para jugo de naranja y “VC” para vitamina C) y Dosis (con niveles 0.5, 1 y 2). La variable de respuesta es la Longitud del Diente. Aquí está cómo se vería una tabla que muestra las celdas formadas por las combinaciones de niveles de estos factores:
| Tipo de Suplemento | Dosis | Longitud del Diente (ejemplo) |
|---|---|---|
| OJ | 0.5 | 13.2 |
| OJ | 1.0 | 22.7 |
| OJ | 2.0 | 26.4 |
| VC | 0.5 | 8.2 |
| VC | 1.0 | 15.5 |
| VC | 2.0 | 23.3 |
Vamos a utilizar el test de Kruskal-Wallis para determinar si hay diferencias significativas en la longitud del diente entre los diferentes niveles del factor Tipo de Suplemento.
Hipótesis del test de Kruskal-Wallis
- Hipótesis Nula (H0): La media de longitud del diente es igual para todos los tipos de suplemento.
- Hipótesis Alternativa (H1): Al menos una de las medias de longitud del diente es diferente.
Datos
Usaremos el conjunto de datos incorporado en R llamado ToothGrowth. Contiene datos de un estudio que evalúa el efecto de la vitamina C en el crecimiento dental en cobayas. El experimento se ha realizado en 60 cobayas, donde cada animal recibió uno de tres niveles de dosis de vitamina C (0.5, 1 y 2 mg/día) mediante uno de dos métodos de administración (jugo de naranja o ácido ascórbico, y codificado como VC). Se midió la longitud del diente y se muestra una muestra de los datos a continuación.
Visualiza tus datos
Calcular el test de Kruskal-Wallis
Queremos saber si la longitud del diente depende de supp.
- Podemos usar la función
kruskal.test()para realizar el test de Kruskal-Wallis en R. - La función
kruskal.test()toma la fórmulafórmulay los datosdatacomo argumentos.- La fórmula es de la forma
y ~ x, dondeyes la variable de respuesta yxes la variable de factor.
- La fórmula es de la forma