Este documento presenta información sobre la prueba de Kruskal-Wallis, un método no paramétrico para comparar tres o más poblaciones independientes. Explica que la prueba compara los rangos promedios observados de las muestras con los esperados bajo la hipótesis nula de que provienen de la misma población. También describe los pasos para calcular la prueba, que incluyen ordenar los datos, asignar rangos, calcular la suma de rangos por muestra, y usar un estadístico de prueba para determin

1. KRUSKAL WALLIS
CATALINA AGUDELO C
HAIDY PAOLA CUATINDIOY
ERIKA JULIETH PINO QUINTERO
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2. PRUEBAS K PARA
MUESTRAS
INDEPENDIENTES
Este contraste permite decidir si puede
aceptarse la hipótesis de que k
muestras independientes proceden de
la misma población o de poblaciones
idénticas con la misma mediana.
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3. Características de prueba
Kruskall wallis
La prueba de Kruskal-Wallis (de WILLIAM KRUSKALL y W ALLEN WALLIS
es un Método no parametrico para:
1. Probar si un grupo de datos proviene de la misma población.
2. Se emplea cuando se quieren comparar tres o más poblaciones
3. Es el equivalente a un análisis de varianza de una sola vía
4. No requiere supuesto de normalidad
5. No requiere supuesto de varianzas iguales (homogeneidad de varianzas)
6. Compara esencialmente los rangos promedios observados para las k
muestras, con los esperados bajo Ho.
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4. PASOS PARA EL CALCULO DE LA
PRUEBA DE KRUSKALL WALLIS
• 1. Planteamiento de hipótesis
• 2. Se ordenan las n observaciones de menor a mayor, y se les asignan
rangos desde 1 hasta n.
• 3. Se obtiene la suma de los rangos correspondientes a los elementos de
cada muestra, rj y se halla el rango promedio
• 4. Calcular estadístico de prueba
• 5. Buscar H en la Tabla de chi cuadrado
• 6. Conclusiones
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5. EJEMPLO
Una EPS solicita y contrata personal para su equipo gerencial en tres escuelas
diferentes.
Se dispone de calificaciones de desempeño en muestras independientes de
cada una de las escuelas.
Se dispone de calificaciones de 7 empleados de la escuela A, 6 empleados de la
escuela B y 7 empleados de la escuela C.
La calificación de cada gerente está en escala de 0 a 100. El límite superior es la
máxima nota.
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6. 1.PLANTEAMIENTO DE HIPÓTESIS
Ho: Las Escuelas son idénticas en términos de las
evaluaciones de desempeño.
Ha: Por lo menos una de las Escuelas no es idéntica en
términos de las evaluaciones de desempeño.
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7. 2. SE ORDENAN LAS N OBSERVACIONES DE MENOR A MAYOR, Y
SE LES ASIGNAN RANGOS DESDE 1 HASTA N
Se ordenan las n observaciones
Ubicar los rangos asignados de acuerdo a
la clasificación original (escuelas)
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8. 3. SE OBTIENE LA SUMA DE LOS RANGOS (A,B,C) CORRESPONDIENTES
A LOS ELEMENTOS DE CADA MUESTRA, RJ Y SE HALLA EL RANGO
PROMEDIO.
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9. 4. CALCULAR ESTADISTICO DE PRUEBA
► 3,21
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10. 5. BUSCAR H EN LA TABLA DE CHI CUADRADO
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11. 6. CONCLUSIONES
Al buscar en la tabla chi cuadrado el
resultado que nos arrojo H, encontramos
que nos da mayor a 0.05, por lo tanto, se
acepta Ho, es decir, las poblaciones son
idénticas en términos de las evaluaciones
de desempeño.
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12. EN SPSS
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13. CATALINA AGUDELO, HAIDY PAOLA, JULIETH PINO

14. RESULTADOS
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15. CONCLUSIÓN
Al analizar el resultado en SPSS el sig.
nos da mayor a 0.05, entonces se sigue
aceptando Ho.
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16. Cuando se producen empates, es decir, cuando varias
observaciones de la misma o de distintas muestras
son iguales y a todas se les asigna el mismo rango, es
necesario dividir el valor de H por el siguiente factor
de corrección:
g: es el número de rangos que se repiten.
ti: es el número de veces que se repite el rango i-ésimo.
El efecto del factor de corrección es elevar ligeramente el valor de H.
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17. EJERCICIO
Para estudiar el efecto de la hemodiálisis sobre el tamaño del hígado se estudian
tres poblaciones:
• Controles normales
• Pacientes renales o no dializados
• Pacientes dializados.
Se obtienen muestras aleatorias de cada población y se utilizan aparatos de medida
para determinar el área del hígado (en centímetros cuadrados) para cada individuo.
Se obtienen los siguientes datos.
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18. MUCHAS
GRACIAS
CATALINA AGUDELO, HAIDY PAOLA, JULIETH PINO