Testul Kruskal-Wallis pentru ranguri
Am descoperit în exercițiul anterior că ipoteza de omogenitate a varianței, necesară pentru modelarea liniară, a fost încălcată. Prin urmare, merită să explorăm o alternativă.
O alternativă neparametrică la ANOVA este testul Kruskal-Wallis pentru ranguri. Pentru cei familiarizați cu statistica, acesta reprezintă o extensie a testului Mann-Whitney U pentru situațiile în care există mai mult de două grupuri — cum este cazul variabilei noastre grade. Ipoteza nulă a acestui test este că toate valorile int_rate au același clasament în funcție de grade.
Testul Kruskal-Wallis poate fi aplicat cu funcția kruskal.test(), disponibilă în R de bază. Vestea bună este că această funcție se folosește similar cu lm() sau aov(): introduci o formulă și un set de date, iar rezultatul este returnat automat.
Acest exercițiu face parte din cursul
Design Experimental în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Folosește
kruskal.test()pentru a verifica dacăint_ratevariază în funcție degradeatunci când se aplică un model neparametric.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Conduct the Kruskal-Wallis rank sum test
kruskal.test(___,
data = ___)