Калькулятор критерия Крускала-Уоллиса

Сравнивает три и более независимые группы непараметрическим H-критерием Крускала-Уоллиса

Примеры результатов

1 Примеры

Сравнить три независимые группы по рангам

Используйте Kruskal-Wallis, когда нормальность ANOVA сомнительна

{
  "result": {
    "hStatistic": 9.5816,
    "degreesOfFreedom": 2,
    "pValue": 0.0083,
    "rejectNull": true
  }
}
Показать параметры ввода
{ "groupData": "Control: 8, 9, 6, 7\nA: 12, 10, 11, 13\nB: 14, 15, 13, 16", "alpha": 0.05, "decimalPlaces": 4 }

Ключевые факты

Категория
Математика, даты и финансы
Типы входных данных
textarea, number
Тип результата
json
Покрытие примерами
4
API доступен
Yes

Обзор

Калькулятор критерия Крускала-Уоллиса предназначен для статистического сравнения трех и более независимых выборок с использованием непараметрического H-теста. Инструмент анализирует ранги данных, что делает его эффективной альтернативой ANOVA в случаях, когда распределение не является нормальным или данные представлены в порядковой шкале.

Когда использовать

  • •При необходимости сравнить три или более независимые группы данных.
  • •Если данные не соответствуют условиям нормальности, необходимым для проведения ANOVA.
  • •Для анализа порядковых (ординальных) данных или выборок с существенными выбросами.

Как это работает

  • •Введите данные для каждой группы в текстовое поле, указывая название группы и значения через запятую.
  • •Установите уровень значимости (альфа) и количество знаков после запятой для округления результатов.
  • •Программа объединяет все значения, присваивает им ранги и вычисляет H-статистику с учетом связок.
  • •На основе полученного p-значения система определяет, следует ли отклонить нулевую гипотезу о равенстве распределений.

Сценарии использования

Сравнение уровня удовлетворенности сотрудников в пяти различных департаментах компании.
Анализ эффективности трех разных схем лечения на основе балльных оценок состояния пациентов.
Оценка различий в урожайности сельскохозяйственных культур при использовании четырех типов удобрений.

Примеры

1. Сравнение результатов тестирования

Аналитик данных в образовании
Контекст
Необходимо проверить, есть ли разница в оценках студентов трех разных факультетов, при этом оценки распределены не по нормальному закону.
Проблема
Определить статистическую значимость различий между группами обучения.
Как использовать
Введите данные факультетов в поле ввода, установите альфа 0.05 и запустите расчет.
Пример конфигурации
GroupA: 85, 90, 78, 92
GroupB: 70, 65, 80, 72
GroupC: 95, 88, 91, 89
Результат
Получено p-значение меньше 0.05, что подтверждает значимые различия в успеваемости между факультетами.

2. Анализ времени отклика серверов

DevOps-инженер
Контекст
Инженер сравнивает время задержки (latency) трех конфигураций серверов, где данные имеют много выбросов.
Проблема
Выявить, влияет ли конфигурация на производительность, используя непараметрический метод.
Как использовать
Скопируйте замеры времени отклика для каждой конфигурации в калькулятор.
Пример конфигурации
Config1: 120, 135, 150, 110
Config2: 125, 140, 130, 145
Config3: 300, 310, 290, 305
Результат
H-статистика указывает на существенный отрыв Config3, нулевая гипотеза отклонена.

Проверить на примерах

math-&-numbers
Примеры Анализа Логов Nginx
Комплексные образцы логов Nginx для тестирования инструмента log-parser, включая различные форматы и сценарии логов доступа и ошибок
task process
sample
Примеры Анализа Логов ELK Stack
Комплексные примеры ELK Stack для агрегации, обработки и визуализации логов в распределенных системах
task process
sample
Именованные Захватывающие Группы Regex
Коллекция паттернов регулярных выражений, использующих именованные захватывающие группы для извлечения структурированных данных из текста. Именованные группы делают паттерны более читаемыми и поддерживаемыми, присваивая значимые имени захваченным частям.
task process
sample
Примеры Дублирующихся Строк
Примеры файлов с различными типами дублирующихся строк для тестирования инструментов удаления дубликатов
task process
sample

FAQ

В чем главное преимущество критерия Крускала-Уоллиса?

Он не требует нормального распределения данных и устойчив к влиянию экстремальных выбросов.

Можно ли сравнивать только две группы?

Для двух групп обычно используется критерий Манна-Уитни, но Крускал-Уоллис также выдаст корректный результат.

Что означает результат rejectNull: true?

Это указывает на наличие статистически значимых различий как минимум между двумя из сравниваемых групп.

Нужны ли группы одинакового размера?

Нет, критерий Крускала-Уоллиса корректно работает с выборками разного объема.

Какие данные нельзя обрабатывать этим тестом?

Тест не подходит для зависимых (связанных) выборок; в таких случаях используется критерий Фридмана.

Документация API

Конечная точка запроса

POST /ru/api/tools/kruskal-wallis-calculator

Параметры запроса

Имя параметра Тип Обязательно Описание
groupData textarea Нет -
alpha number Нет -
decimalPlaces number Нет -

Формат ответа

{
  "key": {...},
  "metadata": {
    "key": "value"
  },
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)"
}
Данные JSON: Данные JSON

Документация MCP

Добавьте этот инструмент к конфигурации сервера MCP: 

{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-kruskal-wallis-calculator": {
      "name": "kruskal-wallis-calculator",
      "description": "Сравнивает три и более независимые группы непараметрическим H-критерием Крускала-Уоллиса",
      "baseUrl": "https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=kruskal-wallis-calculator",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

Вы можете объединять несколько инструментов, например: `https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp`, максимум 20 инструментов.

Если вы столкнулись с проблемами, пожалуйста, свяжитесь с нами по адресу [email protected]