Lerninhalte finden
Features
Entdecke
Der Kruskal-Wallis-Test ist ein nichtparametrisches Verfahren zur Überprüfung, ob mehrere unabhängige Stichproben aus der gleichen Verteilung stammen, was ihn ideal macht, um Unterschiede zwischen mehr als zwei Gruppen zu testen. Dieser Test bearbeitet Rangdaten, wodurch er keine Normalverteilung der Daten voraussetzt und besonders in biologischen und sozialwissenschaftlichen Forschungen Anwendung findet. Da er eine Erweiterung des Mann-Whitney-U-Tests ist, hilft Dir der Kruskal-Wallis-Test, in komplexeren Datensituationen fundierte statistische Entscheidungen zu treffen.
Lerne mit Millionen geteilten Karteikarten
Leg kostenfrei losWas prüft der Kruskal-Wallis-Test im Wesentlichen?
Wie wird die Teststatistik des Kruskal-Wallis-Tests berechnet?
Welcher Test ist notwendig für paarweise Vergleiche, die der Kruskal-Wallis-Test nicht ermöglicht?
Wann sollte der Kruskal-Wallis-Test nicht verwendet werden?
Was ist eine wichtige Voraussetzung für den Kruskal-Wallis-Test?
Wofür wird der Kruskal-Wallis-Test verwendet?
Was überprüft der Kruskal-Wallis-Test bei mehreren Stichproben?
Welche Verteilung verwendet der Kruskal-Wallis-Test für die Teststatistik?
Wie lautet die Formel zur Berechnung der H-Statistik im Kruskal-Wallis-Test?
Welche Art von Daten analysiert der Kruskal-Wallis-Test?
Wie lautet die Formel des Kruskal-Wallis-Tests?
Was prüft der Kruskal-Wallis-Test im Wesentlichen?
Wie wird die Teststatistik des Kruskal-Wallis-Tests berechnet?
Welcher Test ist notwendig für paarweise Vergleiche, die der Kruskal-Wallis-Test nicht ermöglicht?
Wann sollte der Kruskal-Wallis-Test nicht verwendet werden?
Was ist eine wichtige Voraussetzung für den Kruskal-Wallis-Test?
Wofür wird der Kruskal-Wallis-Test verwendet?
Was überprüft der Kruskal-Wallis-Test bei mehreren Stichproben?
Welche Verteilung verwendet der Kruskal-Wallis-Test für die Teststatistik?
Wie lautet die Formel zur Berechnung der H-Statistik im Kruskal-Wallis-Test?
Welche Art von Daten analysiert der Kruskal-Wallis-Test?
Wie lautet die Formel des Kruskal-Wallis-Tests?
Schreib bessere Noten mit StudySmarter Premium
Geld-zurück-Garantie, wenn du durch die Prüfung fällst
Team Kruskall-Wallis-Test Lehrer
Kruskal-Wallis-Test ist ein nicht-parametrisches statistisches Verfahren zur Prüfung der Nullhypothese, dass mehrere Stichproben aus einer Population mit dem gleichen Median stammen. Er eignet sich insbesondere für ordinalskalierte oder nicht-normalverteilte Daten.
Der Kruskal-Wallis-Test ist eine Verallgemeinerung des Mann-Whitney-U-Tests auf k Stichproben. Dabei werden die Daten aus den verschiedenen Gruppen zu einem Datensatz zusammengeführt und in eine Rangfolge gebracht. Die Teststatistik wird durch die folgende Formel berechnet:
\[ H = \frac{{12}}{{N(N+1)}} \sum_{i=1}^{k} \frac{{R_i^2}}{{n_i}} - 3(N+1) \]Hier steht N für die Gesamtanzahl der Beobachtungen, k für die Anzahl der Gruppen, R_i für die Summe der Ränge in der i-ten Gruppe und n_i für die Anzahl der Beobachtungen in der i-ten Gruppe.
Wenn der berechnete Wert größer ist als der kritische Wert aus der Chi-Quadrat-Verteilung mit (k-1) Freiheitsgraden, wird die Nullhypothese verworfen.
Angenommen, Du möchtest den Effekt von drei verschiedenen Lernmethoden auf die Leistung in einer Informatikprüfung testen. Dabei sammelst Du Noten von Studierenden, die unterschiedlichen Gruppen zugewiesen wurden. Mit dem Kruskal-Wallis-Test kannst Du analysieren, ob es signifikante Unterschiede in den Medianwerten der drei Gruppen gibt.
Für jede Methode berechnest Du die Rangsumme der Noten und führst die Daten in einer Tabelle:
| Methode A | Rangsumme | Größenordnung 15 |
| Methode B | Rangsumme | Größenordnung 20 |
| Methode C | Rangsumme | Größenordnung 25 |
Wenn sich signifikante Unterschiede zeigen, könnte eine der Methoden überlegen sein.
Der Kruskal-Wallis-Test sollte nicht angewendet werden, wenn die Gruppen sehr unterschiedliche Varianzen aufweisen, da dies das Testergebnis verzerren kann.
Kruskal-Wallis-Test ist ein weit verbreiteter nicht-parametrischer statistischer Test in der Informatik, ideal zur Analyse von Daten, die nicht normalverteilt sind oder bei denen es um ordinalskalierte Daten geht. Diese Methode testet, ob mehrere unabhängige Stichproben den gleichen Median haben.
Der Kruskal-Wallis-Test basiert auf der Annahme, dass die Stichproben unabhängig sind und die Messskala mindestens ordinal ist. Die zentrale Zielsetzung besteht darin, Unterschiede in den zentralen Tendenzen mehrerer Gruppen festzustellen, wobei die Beobachtungen in eine Rangfolge gebracht und die entsprechenden Rangsummen verglichen werden.
Der Test verwendet die folgende Formel zur Berechnung der Teststatistik: \[ H = \frac{12}{N(N+1)} \sum_{i=1}^{k} \frac{R_i^2}{n_i} - 3(N+1) \] Hierbei steht N für die Gesamtzahl der Beobachtungen, k für die Zahl der Gruppen, R_i für die Rangsumme der i-ten Gruppe und n_i für die Anzahl der Beobachtungen in dieser Gruppe.
Vergiss nicht, dass der Kruskal-Wallis-Test die voraussetzungen hat, dass die Gruppen samma aus der gleichen Grundgesamtheit stammen müssen, und die Beobachtungen sollten unabhängig sein.
Beispiel: Stelle Dir vor, Du möchtest die Effektivität von verschiedenen E-Learning-Plattformen vergleichen. Du hast drei verschiedene Plattformen (A, B und C) und die erzielten Lernleistungen der Nutzer:
| Plattform A | Rangsumme | 18 |
| Plattform B | Rangsumme | 24 |
| Plattform C | Rangsumme | 30 |
Mit dem Kruskal-Wallis-Test kannst Du überprüfen, ob signifikante Unterschiede in den Medianwerten der Noten existieren.
Der Kruskal-Wallis-Test hat seine Wurzeln in der Nicht-Parametrie und ist besonders nützlich, wenn die Annahmen des parametrischen ANOVA-Tests verletzt sind. Eine weiterführende Analyse könnte die Nullhypothese betrachten, die besagt, dass alle Gruppenpopulationen denselben Median haben. Das Verwerfen der Nullhypothese deutet darauf hin, dass mindestens eine Gruppenpopulation einen abweichenden Median hat.
Während der gewöhnliche Kruskal-Wallis-Test keine Richtung für die Unterschiede angibt, kann dies durch paarweise Folgeuntersuchungen wie den Dunn-Test ergänzt werden.
Bei der Durchführung des Kruskal-Wallis-Tests werden mehrere unabhängige Stichproben auf ihre gemeinsamen Mediane geprüft. Der Test ist besonders hilfreich in Situationen, in denen Daten nicht normalverteilt sind oder ordinalskalierte Daten analysiert werden.
Angenommen, Du untersuchst die Zufriedenheit von Studierenden in unterschiedlichen Informatik-Kursen. Du hast Daten von drei Kursen gesammelt: A, B und C.
| Kurs | Rangsumme | Teilnehmerzahl |
| A | 150 | 30 |
| B | 200 | 40 |
| C | 170 | 35 |
Um den Test zu berechnen, ordnest Du alle Bewertungen in eine gesamte Rangfolge ein, berechnest die Rangsummen und wendest dann die Teststatistik an.
Vor der Durchführung des Tests sollte die Voraussetzung der Unabhängigkeit der Stichproben sicher gestellt sein.
Einen tieferen Einblick in die Hintergründe des Kruskal-Wallis-Tests bieten Betrachtungen zur Robustheit des Verfahrens. Trotz der Verallgemeinerung des Mann-Whitney-U-Tests erlaubt der Kruskal-Wallis-Test keine Paarvergleiche. Für weitere Analysen sind andere Tests wie der Dunn-Test erforderlich, der paarweise Vergleiche durchführt.
Um den Kruskal-Wallis-Test praktisch anzuwenden und zu verstehen, ist es hilfreich, mit konkreten Zahlen und Berechnungen zu arbeiten. Betrachte folgendes Beispiel zur Verdeutlichung.
Angenommen, Du möchtest den Einfluss unterschiedlicher Softwareentwicklungswerkzeuge auf die Entwicklungsgeschwindigkeit überprüfen. Drei Gruppen verwenden Tools A, B und C. Die Entwicklungszeiten werden rangiert:
| Tool | Rangsumme | Anzahl |
| A | 110 | 10 |
| B | 150 | 15 |
| C | 130 | 12 |
Berechne nun die Teststatistik H mithilfe der Formel:
\[ H = \frac{12}{N(N+1)} \left( \frac{110^2}{10} + \frac{150^2}{15} + \frac{130^2}{12} \right) - 3(N+1) \]Selbst eine Übung zur Durchführung des Kruskal-Wallis-Tests kann Dir helfen, ein besseres Verständnis zu erlangen und sicherzustellen, dass Du die Konzepte korrekt anwendest.
Für ein umfassenderes Verständnis, arbeite mit echten oder simulierten Datensätzen. Versuche, Gruppen mit unterschiedlichen Beobachtungen zu erstellen, die Du einer Rangordnung zuweist. Berechnest Du den Rang und die entsprechenden Statistikwerte, kannst Du überprüfen, ob signifikante Unterschiede zwischen den Gruppen bestehen.
Der Schlüssel zum erfolgreichen Verständnis des Kruskal-Wallis-Tests liegt in der Praxis. Setze reale Daten ein, um signifikante Ergebnisse zu erzielen und gewinne damit wertvolle Einblicke in das statistische Verfahren.
Die Interpretation des Kruskal-Wallis-Tests hilft Dir, die Ergebnisse dieses nicht-parametrischen Tests in Situationen zu verstehen, in denen Du die Verteilung der Daten nicht kennst oder wenn Daten nicht normalverteilt sind. Der Test bietet insbesondere Einblicke in die Unterschiede der zentralen Tendenz mehrerer Gruppen.
Grundsätzlich prüft der Kruskal-Wallis-Test die Nullhypothese, dass alle Gruppen aus Populationen mit dem gleichen Median stammen. Ein abgelehnter Test deutet auf signifikante Unterschiede zwischen den Gruppen hin.
Zum Beispiel führt eine Analyse von Kundenfeedback in drei unterschiedlichen IT-Support-Gruppen zu folgenden Rangsummen:
| Gruppe 1 | Rangsumme | 130 |
| Gruppe 2 | Rangsumme | 180 |
| Gruppe 3 | Rangsumme | 200 |
Mit dem Kruskal-Wallis-Test kannst Du berechnen, ob die Unterschiede in den Rangsummen signifikant sind.
Um den Test in der Tiefe zu verstehen, solltest Du Dich mit der Verteilung der Teststatistik vertraut machen. Der Kruskal-Wallis-Test basiert auf einer Chi-Quadrat-Verteilung mit k-1 Freiheitsgraden, wobei k die Anzahl der Gruppen darstellt. Wenn der berechnete H-Wert den kritischen Wert der Chi-Quadrat-Verteilung übersteigt, wird die Nullhypothese abgelehnt.
Die Formel zur Berechnung der H-Statistik lautet:
\[ H = \frac{12}{N(N+1)} \sum_{i=1}^{k} \frac{R_i^2}{n_i} - 3(N+1) \]Hierbei wird jede Rangsumme R_i und die jeweilige Anzahl der Beobachtungen n_i innerhalb der Gruppen berücksichtigt.
Denke daran: obwohl der Kruskal-Wallis-Test Unterschiede zwischen Gruppen identifizieren kann, weist er nicht darauf hin, welche Gruppen unterschiedlich sind. Zusätzliche Post-Hoc-Tests sind erforderlich, um spezifische Unterschiede zu bestimmen.
Melde dich kostenlos an, um Zugriff auf all unsere Karteikarten zu erhalten.
Bei StudySmarter haben wir eine Lernplattform geschaffen, die Millionen von Studierende unterstützt. Lerne die Menschen kennen, die hart daran arbeiten, Fakten basierten Content zu liefern und sicherzustellen, dass er überprüft wird.
Lily Hulatt ist Digital Content Specialist mit über drei Jahren Erfahrung in Content-Strategie und Curriculum-Design. Sie hat 2022 ihren Doktortitel in Englischer Literatur an der Durham University erhalten, dort auch im Fachbereich Englische Studien unterrichtet und an verschiedenen Veröffentlichungen mitgewirkt. Lily ist Expertin für Englische Literatur, Englische Sprache, Geschichte und Philosophie.
Lerne Lily kennen
Gabriel Freitas ist AI Engineer mit solider Erfahrung in Softwareentwicklung, maschinellen Lernalgorithmen und generativer KI, einschließlich Anwendungen großer Sprachmodelle (LLMs). Er hat Elektrotechnik an der Universität von São Paulo studiert und macht aktuell seinen MSc in Computertechnik an der Universität von Campinas mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen. Gabriel hat einen starken Hintergrund in Software-Engineering und hat an Projekten zu Computer Vision, Embedded AI und LLM-Anwendungen gearbeitet.
Lerne Gabriel kennen
Schule 
Studium 
Ausbildung 
Karteikarten 
StudySmarter AI 
Notizen 
Lernplan 
Spaced Repetition 
Lernsets 
Finde einen Job 
Studentenrabatte 
Ausbildungen 
Magazine 
Mobile App 
Für Unternehmen