Asymptotic normality of sample quantiles

Let be i.i.d. random variables with the cumulative distribution function (CDF) . The central limit theorem demonstrates that the sample mean is asymptotically normal (as long as has a finite second moment): where and are the mean and variance of the random variable with CDF . It turns out that for any , the th […]

Asymptotic normality of sample quantiles

SOBRE LA PRUEBA DE KRUSKAL-WALLIS

La prueba de Kruskal-Wallis es el equivalente no paramétrico de un ANOVA (análisis de varianza). Kruskal-Wallis se usa cuando los investigadores comparan tres o más grupos independientes en un resultado continuo, pero se viola la suposición de homogeneidad de varianza entre los grupos en el análisis ANOVA. La prueba de Kruskal-Wallis es resistente a las violaciones de esta suposición estadística. Los investigadores deberán informar las medianas y los rangos intercuartílicos en lugar de las medias y las desviaciones estándar cuando utilicen la prueba de Kruskal-Wallis.
La figura presentada a continuación representa el uso de una prueba de Kruskal-Wallis cuando se viola la homogeneidad de la varianza. Se han cumplido los supuestos estadísticos de independencia de las observaciones y normalidad. Hay tres o más grupos independientes que se comparan entre sujetos. Sin embargo, no se ha cumplido el supuesto estadístico de homogeneidad de la varianza. Se utiliza una prueba de Kruskal-Wallis cuando no se cumple la homogeneidad de la varianza para un ANOVA.

Fuente: https://www.scalestatistics.com/kruskal-wallis-and-homogeneity-of-variance.html