Teste H de Kruskal-Wallis
Calcula o teste H de Kruskal-Wallis, a versão não paramétrica da ANOVA para comparar três ou mais grupos independentes. Assim como o Mann-Whitney faz para dois grupos, ele trabalha com as posições (ranks) dos dados em vez dos valores brutos, dispensando a suposição de normalidade. A estatística H segue aproximadamente uma distribuição qui-quadrado. É a escolha quando os dados são ordinais ou claramente não normais. Informe os grupos: valores por vírgula, grupos por ponto e vírgula.
Resultado
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Teste H de Kruskal-Wallis
Calcula o teste H de Kruskal-Wallis, a versão não paramétrica da ANOVA para comparar três ou mais grupos independentes. Assim como o Mann-Whitney faz para dois grupos, ele trabalha com as posições (ranks) dos dados em vez dos valores brutos, dispensando a suposição de normalidade. A estatística H segue aproximadamente uma distribuição qui-quadrado. É a escolha quando os dados são ordinais ou claramente não normais. Informe os grupos: valores por vírgula, grupos por ponto e vírgula.
A ANOVA para quando os dados não cooperam
A ANOVA clássica é poderosa, mas pede que os dados sejam aproximadamente normais e tenham variâncias parecidas. Quando essas condições não valem, ou quando os dados são ordinais, o teste de Kruskal-Wallis assume o lugar. Ele faz para três ou mais grupos o que o Mann-Whitney faz para dois: compara posições em vez de valores.
O procedimento ordena todas as observações dos grupos juntas, atribui posições e soma essas posições dentro de cada grupo. Se os grupos forem parecidos, as somas de posições serão proporcionais aos tamanhos; se um grupo se destacar, sua soma fugirá do esperado, e a estatística H crescerá. Para amostras razoáveis, H segue aproximadamente uma distribuição qui-quadrado.
Informe os grupos, com valores separados por vírgula e grupos por ponto e vírgula. A ferramenta devolve a estatística H e os graus de liberdade. Como na ANOVA, um resultado significativo indica que pelo menos um grupo difere, sem dizer qual; comparações múltiplas não paramétricas, como Dunn, são o passo seguinte.
Ferramentas Relacionadas
Teste U de Mann-Whitney
Calcula o teste U de Mann-Whitney, a alternativa não paramétrica ao teste t para comparar dois grupos independentes. Em vez de comparar médias, ele compara as posições (ranks) dos dados combinados, o que o torna válido mesmo quando os dados não seguem distribuição normal ou são ordinais. A ferramenta calcula a estatística U e a aproximação normal z, com correção para empates. Informe os dois grupos de observações, separados por vírgula.
Teste de Wilcoxon (Postos Sinalizados)
Calcula o teste de Wilcoxon dos postos sinalizados, a alternativa não paramétrica ao teste t pareado. Quando você mede os mesmos indivíduos duas vezes — antes e depois de um tratamento — e os dados não seguem distribuição normal, este é o teste indicado. Ele trabalha com as diferenças entre os pares: ordena os módulos dessas diferenças, atribui postos e soma separadamente os postos das diferenças positivas e negativas. A ferramenta calcula W+, W− e a aproximação normal z, já com correção para empates. Informe as duas séries pareadas.
Teste de Kolmogorov-Smirnov (Duas Amostras)
Calcula o teste de Kolmogorov-Smirnov para duas amostras, que verifica se elas vêm da mesma distribuição — sem supor qual seja essa distribuição. Ele compara as funções de distribuição acumulada empíricas das duas amostras e toma a maior distância vertical entre elas, a estatística D. Diferente do teste t, que só compara médias, o KS é sensível a qualquer diferença de forma, dispersão ou posição. Informe as duas amostras de valores.
Teste da Mediana de Mood
Calcula o teste da mediana de Mood, um teste não paramétrico que verifica se vários grupos têm a mesma mediana. A ideia é simples e robusta: calcula-se a mediana geral de todos os dados juntos e conta-se, em cada grupo, quantos valores ficam acima dela. Se os grupos tivessem a mesma mediana, essas contagens seriam proporcionais aos tamanhos; um desequilíbrio gera uma estatística qui-quadrado grande. É bem resistente a outliers, por trabalhar só com contagens. Informe os grupos separados por ponto e vírgula.
ANOVA de Um Fator
Calcula a análise de variância (ANOVA) de um fator, o teste que verifica se três ou mais grupos têm médias diferentes. Ela decompõe a variação total em variação entre grupos e dentro dos grupos, e a razão entre as duas (a estatística F) indica se as diferenças observadas são maiores do que se esperaria por acaso. É a generalização do teste t para múltiplos grupos. Informe os grupos: valores separados por vírgula, grupos separados por ponto e vírgula.
Teste de Friedman
Calcula o teste de Friedman, a versão não paramétrica da ANOVA de medidas repetidas. Ele é usado quando os mesmos sujeitos (ou blocos) passam por três ou mais condições e você quer saber se as condições diferem, sem assumir normalidade. Dentro de cada bloco, os tratamentos são ordenados por postos; se um tratamento for consistentemente melhor, ele acumulará postos baixos em todos os blocos, e a estatística qui-quadrado de Friedman crescerá. Informe os blocos: tratamentos separados por vírgula, blocos por ponto e vírgula.
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