Als «kruskal-wallis» getaggte Fragen

Das Kruskal-Wallis-Verfahren ist ein nichtparametrisches Äquivalent einer Einweg-Varianzanalyse, die zum Vergleichen der Position von drei oder mehr Gruppen verwendet wird. es erweitert das Mann-Whitney-Wilcoxon-Verfahren mit zwei Stichproben.

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Umgang mit hierarchischen / verschachtelten Daten beim maschinellen Lernen
Ich werde mein Problem mit einem Beispiel erklären. Angenommen, Sie möchten das Einkommen einer Person anhand einiger Attribute vorhersagen: {Alter, Geschlecht, Land, Region, Stadt}. Sie haben einen Trainingsdatensatz wie diesen train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 
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Unterschied zwischen ANOVA- und Kruskal-Wallis-Test
Ich lerne R und experimentiere mit der Varianzanalyse. Ich habe beide ausgeführt kruskal.test(depVar ~ indepVar, data=df) und anova(lm(depVar ~ indepVar, data=dF)) Gibt es einen praktischen Unterschied zwischen diesen beiden Tests? Nach meinem Verständnis bewerten beide die Nullhypothese, dass die Populationen den gleichen Mittelwert haben.
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Post-hoc-Tests nach Kruskal-Wallis: Dunn-Test oder Bonferroni-korrigierte Mann-Whitney-Tests?
Ich habe eine nicht-Gaußsche verteilte Variable und muss prüfen, ob es signifikante Unterschiede zwischen den Werten dieser Variablen in 5 verschiedenen Gruppen gibt. Ich habe eine einseitige Kruskal-Wallis-Varianzanalyse durchgeführt (die sich als signifikant erwies) und danach musste ich prüfen, welche Gruppen signifikant unterschiedlich waren. Da die Gruppen irgendwie sortiert sind …
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Wie liest man die Ergebnisse von Dunns Test?
Wie lese ich die Ergebnisse von Dunns Test ? Was sagen mir speziell die Werte in der folgenden Tabelle? Ich habe nicht parametrische Daten in 4 Gruppen und habe zuerst einen Kruskal-Wallis-Test durchgeführt, um zu bestätigen, dass die Verteilungen der Gruppen voneinander und vom aggregierten Datensatz verschieden sind. Dann benutzte …
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Sollte ich nicht signifikante Ergebnisse melden?
Ich habe einen Kruskal-Wallis-Test durchgeführt, und für einige der Fragen ist der p-Wert nicht signifikant. Würde ich dies auf die gleiche Weise melden, als ob es signifikant wäre, unter Angabe von df, Teststatistik und p-Wert? Es wäre also so etwas wie ein Kruskal-Wallis-Test, aber es wurde festgestellt, dass die Ergebnisse …
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Welches Ergebnis ist zu wählen, wenn Kruskal-Wallis und Mann-Whitney widersprüchliche Ergebnisse zu liefern scheinen?
Ich habe diese Gruppen, in denen die Werte Antworten auf ein 10-Punkte-Likert-Element sind: g1 <- c(10,9,10,9,10,8,9) g2 <- c(4,9,4,9,8,8,8) g3 <- c(9,7,9,4,8,9,10) Daher habe ich Kruskal-Wallis verwendet, um Unterschiede zwischen den Antworten in den Gruppen festzustellen. Das Ergebnis war: Kruskal-Wallis chi-squared = 5.9554, df = 2, p-value = 0.05091 Wenn …
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Kann der Mann-Whitney-Test für Post-hoc-Vergleiche nach Kruskal-Wallis verwendet werden?
Ich habe eine Simulation, in der ein Tier in eine feindliche Umgebung gebracht wird und zeitlich festgelegt ist, wie lange es mit einem Überlebensansatz überleben kann. Es gibt drei Ansätze, mit denen es überleben kann. Ich habe 300 Simulationen des Tieres mit jedem Überlebensansatz durchgeführt. Alle Simulationen finden in derselben …
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Benjamini-Hochberg-Abhängigkeitsannahmen gerechtfertigt?
Ich habe einen Datensatz, in dem ich auf signifikante Unterschiede zwischen drei Populationen in Bezug auf etwa 50 verschiedene Variablen teste. Ich mache dies einerseits mit Kruskal-Wallis-Tests und andererseits mit Likelihood-Ratio-Tests für verschachtelte GLM-Modellanpassungen (mit und ohne Population als unabhängige Variable). Als Ergebnis habe ich einerseits eine Liste von Kruskal-Wallis- …
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Mehrere Vergleiche mit vielen Gruppen
Ich möchte feststellen, ob die Verwendung eines Mehrfachvergleichstests für meine Daten geeignet ist. Ich habe den Kruskal-Wallis-Test verwendet, um festzustellen, ob es Unterschiede in der mittleren Hemmung zwischen verschiedenen Gruppen gibt. Die Analyse ergab, dass es signifikante Unterschiede gab, und jetzt möchte ich ein Mehrfachvergleichsverfahren (möglicherweise Dunns, da ich ungleiche …
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