在 Excel 中使用兩個以上的樣本:Kruskal-Wallis 單向方差分析

在 Excel 中使用兩個以上的樣本:Kruskal-Wallis 單向方差分析

當您有兩個以上的樣本時,Excel 知道如何提供幫助。FarKlempt Robotics, Inc. 對其員工進行調查,了解他們對工作的滿意度。他們要求開發人員、經理、維護人員和技術作家按照 1(最不滿意)到 100(最滿意)的等級對工作滿意度進行評分。

每個類別有六名員工。下圖顯示了一個電子表格,其中包含 A 到 D 列第 1-7 行中的數據。零假設是所有樣本都來自同一總體。另一種假設是他們沒有。

在 Excel 中使用兩個以上的樣本:Kruskal-Wallis 單向方差分析

Kruskal-Wallis 方差的單向分析。

適當的非參數檢驗是 Kruskal-Wallis 單向方差分析。首先按升序排列所有 24 個分數。同樣,如果零假設為真,則等級應該在各組中大致平均分佈。

這個統計的公式是

在 Excel 中使用兩個以上的樣本:Kruskal-Wallis 單向方差分析

N為總得分數,n為每組得分數。為方便起見,您在每組中指定相同數量的分數,但這對於此測試不是必需的。R是一個組中的秩的總和。當每個n大於 5時,H近似為卡方分佈,df = 組數 — 1 。

回顧圖像,數據的排名位於 A 到 D 列的第 9-15 行。第 16 行包含每個組中的排名總和。將 N_Total 定義為單元格 F2 中值的名稱,即總分。將 n_group 定義為 G2 中值的名稱,即每組中的分數數。

要計算H,請鍵入

=(12/(N_Total*(N_Total+1)))*(SUMSQ(A16:D16)/n_group)-3*(N_Total+1)

進入單元格G6。

對於假設檢驗,鍵入

=CHISQ.DIST.RT(G6,3)

進入G7。結果小於 0.05,因此您拒絕原假設。


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