クラスカルウォリスH検定こんにちは、みんな、
MatlabからJMPに外部で行った作業を持ち込もうとしている顧客がいます。 私がまだ答えを見つけていないという彼らの質問は次のとおりです。
JMPはクラスカルウォリスH検定（ランクで一元配置分散分析と呼ばれることもあります）を実行できますか？
これが可能である場合、またはJMPでのウィルコクソン/クラスカルウォリス検定が機能的に同等である場合、誰かが光を当てることができますか？
前もって感謝します
スチュアート
Re：クラスカルウォリスH検定スチュアート、あなたの質問に直接答えるのではなく、参考までに、本PeterGとDavidMによるものは、私がこの種のものについて見つけた最高の参考資料です。 Malcolmがコピーを承認すると確信しています（そしてAmazonの方が安いです）。
Re：クラスカルウォリスH検定スチュアート、
顧客は、それらが同等であるかどうか、またはJMPがMATLABと同じ答えを生成するかどうかを尋ねていますか？ それらが同等である場合でも（そしてそれらが同等であるかどうかはわかりませんが）、ソフトウェアパッケージ間の実装の違いにより、結果が異なる可能性があります（できれば少量だけ）。 たとえば、ネクタイはどのように扱われますか？確率を概算するためにどのアルゴリズムが使用されますか？など。これは、異なるクラスカル・ウォリスの実装を比較している場合でも当てはまります。
Re：クラスカルウォリスH検定私は、この議論を見ることに興味を持っているヘルプの1元配置分散分析の章の更新に取り組んでいます。 現在のヘルプによると：
Wilcoxon / Kruskal-Wallis検定
ウィルコクソン順位スコアに基づいて検定を実行します。 ウィルコクソン順位スコアは、データの単純な順位です。 ウィルコクソン検定は、ロジスティック分布のエラーに対する最も強力な順位検定です。 因子に2つのレベルがある場合、ウィルコクソン検定はマンホイットニー検定と同等です。 因子に3つ以上のレベルがある場合、クラスカル・ウォリス検定が実行されます。
ウィキペディアからKruskal-Wallis = Kruskal-Wallis H検定=ランクに関する一元配置分散分析およびWadsworth Handbook On Statistics Methods for Engineers and Scientist（信頼できる情報源-ロットが少しあるので本棚の本に行く）この検定のページに粘着性があります....そして、マン・ホイットニー・ウィルコクソン検定のk個の相互に独立したランダムサンプルへのノンパラメトリック拡張は、クラスカル・ウォリス検定であると述べています。
したがって、メニュー項目は2つの異なる結果セットにつながるため、ショートカット表記だと思います。 Xに2つのレベルがある場合、そのオプションはランク上の一元配置分散分析に加えてWilcoxon 2サンプルテストを提供します。Xに2つ以上のレベルがある場合、Wilcoxon 2サンプルテストは取得されません（2つ以上あるため）。ランクのKWテストを取得します。
Onewayヘルプドキュメントの改善に取り組んでいるので、フィードバックは歓迎され、タイムリーです。
