Calculadora do teste H de Kruskal-Wallis

O teste H de Kruskal-Wallis é um método não paramétrico para comparar três ou mais grupos independentes. Ele avalia se as observações dos grupos podem plausivelmente vir da mesma distribuição, sem exigir normalidade ou variâncias populacionais iguais. É frequentemente descrito como a alternativa baseada em postos à análise de variância de um fator. Pesquisadores o usam para avaliações ordinais, medidas assimétricas, amostras pequenas e resultados quantitativos com valores atípicos que tornariam pouco confiável uma comparação de médias. O cálculo começa reunindo todas as observações e ordenando os dados do menor para o maior. Cada observação recebe um posto. Valores iguais compartilham a média dos postos que ocupam, tratando os empates de forma justa. Em seguida, os postos retornam aos grupos originais e são somados. Se a hipótese nula for verdadeira, os grupos devem ter postos médios semelhantes. Diferenças grandes entre as somas dos postos aumentam H e fornecem evidência de que pelo menos um grupo tende a conter valores mais altos ou mais baixos. Esta calculadora aplica a correção padrão para empates. Ela é importante quando existem valores repetidos, pois empates reduzem a variabilidade disponível na ordenação. Após a correção, H é comparado a uma distribuição qui-quadrado com graus de liberdade iguais ao número de grupos menos um. Esta calculadora de três grupos, portanto, informa dois graus de liberdade. O valor p exibido é a probabilidade, sob a hipótese nula, de obter uma estatística H pelo menos tão grande quanto a calculada. Um valor p pequeno fornece evidência contra distribuições idênticas, mas não identifica quais grupos diferem. Se o resultado global for significativo, use uma comparação pós-hoc apropriada, como o teste de Dunn com ajuste para testes múltiplos. Lembre também que, para interpretar especificamente o resultado como diferença de medianas, é preciso haver observações independentes e distribuições com formatos semelhantes. Medidas pareadas ou observações repetidas exigem outro procedimento, como o teste de Friedman. Significância estatística não é o mesmo que importância prática. Sempre que possível, informe tamanhos amostrais, medianas, dispersões, estatística H, graus de liberdade, valor p e uma medida de tamanho de efeito. Analise os gráficos de cada grupo antes de concluir. Esta calculadora fornece um cálculo preliminar reproduzível, mas um bom desenho de estudo e o julgamento especializado continuam essenciais para uma interpretação útil.