Calculadora de la prueba H de Kruskal-Wallis

La prueba H de Kruskal-Wallis es un método no paramétrico para comparar tres o más grupos independientes. Evalúa si es plausible que las observaciones procedan de la misma distribución, sin exigir normalidad ni igualdad de varianzas poblacionales. Suele describirse como la alternativa basada en rangos al análisis de varianza de un factor. Se utiliza con valoraciones ordinales, mediciones asimétricas, muestras pequeñas y resultados cuantitativos con valores atípicos que harían poco fiable una comparación de medias. El cálculo comienza agrupando todas las observaciones y ordenándolas de menor a mayor. Cada observación recibe un rango. Los valores iguales comparten el promedio de los rangos que ocupan para tratar los empates de forma equitativa. Después, los rangos vuelven a sus grupos originales y se suman. Si la hipótesis nula es cierta, los grupos deberían tener rangos medios similares. Las diferencias grandes entre las sumas de rangos elevan el estadístico H y aportan evidencia de que al menos un grupo tiende a tener valores más altos o más bajos. Esta calculadora aplica la corrección estándar por empates. Es importante cuando hay valores repetidos, ya que los empates reducen la variabilidad disponible en los rangos. Tras la corrección, H se compara con una distribución chi-cuadrado con tantos grados de libertad como grupos menos uno. Por ello, esta calculadora de tres grupos informa dos grados de libertad. El valor p mostrado es la probabilidad, bajo la hipótesis nula, de obtener un estadístico H al menos tan grande como el calculado. Un valor p pequeño aporta evidencia contra la igualdad de las distribuciones, pero no identifica qué grupos difieren. Si el resultado global es significativo, usa una comparación post hoc adecuada, como la prueba de Dunn con ajuste por comparaciones múltiples. Recuerda además que, para interpretar el resultado específicamente como una diferencia de medianas, se requieren observaciones independientes y distribuciones con formas similares. Las mediciones pareadas o repetidas requieren otro procedimiento, como la prueba de Friedman. La significación estadística no equivale a importancia práctica. Siempre que sea posible, informa los tamaños muestrales, medianas, dispersiones, H, grados de libertad, valor p y una medida del tamaño del efecto. Revisa los gráficos de cada grupo antes de concluir. Esta calculadora ofrece un análisis preliminar reproducible, pero un diseño de estudio sólido y el criterio especializado siguen siendo esenciales para interpretar los resultados.