Home | KTL cơ bản | Kiểm định | Kiểm định Kruskal-Wallis

Kiểm định Kruskal-Wallis

I. GIỚI THIỆU VỀ KIỂM ĐỊNH Kruskal – Wallis

Kiểm định Kruskal-Wallis được sử dụng để so sánh sự khác nhau về giá trị trung bình của một biến phụ thuộc theo hai hay nhiều nhóm của biến độc lập (dạng phân loại), nhưng không yêu cầu biến phụ thuộc phải có phân phối chuẩn. Đây chính là sự khác nhau giữa kiểm định này với kiểm định phân tích phương sai một chiều. Do vậy, kiểm định Kruskal-Wallis được xem là một dạng thay thế của phân tích phương sai một chiều và là một dạng mở rộng của kiểm định kiểm định Wilcoxon-Mann-Whitney

Để sử dụng kiểm định Kruskal-Wallis thì dữ liệu phải thỏa mãn 4 điều kiện sau:

  1. Biến phụ thuộc phải là thứ tự hoặc biến liên tục. Tham khảo bài viết các loại thang đo trong phân tích dữ liệu.
  2. Biến độc lập là biến phân loại 2 mức trở lên, chẳng hạn biến giới tính (nam/nữ), loại hình kinh tế (dịch vụ, công nghiệp, nông nghiệp), bằng cấp (cấp 1, cấp 2, cấp 3, trung học, CĐ – ĐH, sau đại học)…
  3. Tính độc lập của mẫu: không có mối quan hệ giữa các quan sát trong cùng một nhóm hoặc giữa các nhóm,
  4. Biến phụ thuộc không yêu cầu phải có phân phối chuẩn trong từng nhóm. Tuy nhiên, chúng ta cũng cần kiểm tra dạng phân phối của biến phụ thuộc theo 2 nhóm độc lập bằng biểu đồ histogram.
    Kiểm tra dạng phân phối của 3 nhóm

Theo hình trên, phân phối của biến thu nhập người lao động làm việc trong lĩnh vực công nghiệp, nông nghiệp và dịch vụ có dạng giống nhau (biểu đồ bên trái). Tuy nhiên, ở biểu đồ phải mặc dù có dạng giống nhau nhưng vị trí phân phối ở 3 nhóm có sự khác nhau. Trong hình minh họa trên, thu nhập của lao động giảm dần trong lĩnh vực dịch vụ – công nghiệp – nông nghiệp.

Phần thực hành kiểm định Kruskal – Wallis trên SPSS được trình bày ở trang 2.