Le test de Kruskal-Wallis est une technique non parametrique utilisee en statistiques pour comparer les moyennes de trois groupes ou plus. Contrairement a  l'ANOVA, le test de Kruskal-Wallis ne necessite pas l'hypothese d'homoscedasticite (variances egales) ou de distribution normale des donnees.

Category : Non-parametric Statistics | Sub Category : Kruskal-Wallis Test Posted on 2024-02-07 21:24:53

Le test de Kruskal-Wallis est une technique non parametrique utilisee en statistiques pour comparer les moyennes de trois groupes ou plus. Contrairement a  l'ANOVA, le test de Kruskal-Wallis ne necessite pas l'hypothese d'homoscedasticite (variances egales) ou de distribution normale des donnees.

Le test de Kruskal-Wallis fonctionne en classant toutes les donnees de tous les groupes ensemble, puis en les reassignant en rangs. Ensuite, il calcule la somme des rangs pour chaque groupe et les compare pour determiner s'il existe des differences significatives entre les groupes.

Pour interpreter les resultats du test de Kruskal-Wallis, on se base sur la valeur de p associee au test. Si la valeur de p est inferieure au seuil de signification choisi (generalement 0,05), on peut conclure qu'il y a des differences significatives entre les groupes.

En conclusion, le test de Kruskal-Wallis est une methode puissante pour comparer les moyennes de plusieurs groupes sans faire d'hypotheses sur la distribution des donnees. Il est largement utilise dans divers domaines de la recherche oa¹ les conditions des tests parametriques ne sont pas remplies.