Kruskal-Wallis 테스트는 보통 의학연구에 많이 쓰이는 통계분석법으로 서로 독립된(independent) 세 군 이상의 집단의 크기를 비교하여 분석의 결론을 내린다. 각각의 모집단이 정규성을 만족하지 않는 경우 모집단의 특성을 따지지않고 서로를 비교할 수 있는 분석법이기도 하다.

Kruskal-Wallis 테스트는 모집단에서 독립된 변수 하나가 다른 여러 군들과 차이가 있는지의 여부를 표본을 이용하여 나타내며 귀무가설(null-hypothesis)을 “비교하는 모든 군들(이 경우에는 A군, B군, 그리고 C군)이 같다” 라고 설정했을 때 대립가설(anti-hypothesis)은 “A군과 B군은 같지않다” 혹은 “B군과 C군은 같지않다” 혹은 “C군과 A군은 같지않다” 라고 설정한다.

 

Kruskal-Wallis 테스트는 일종의 순위를 정리해 가설을 검정하는 순위합 비모수 검정법이다. 우리가 흔히 코딩을 할 때 기본적인 Sort(정렬) 방법을 사용하듯이 모든 데이터들을 한곳에 모아 크기순으로 정렬한 뒤 가장 작은 값부터 가장 큰 값까지 순위를 매겨 군별로 순위합을 구한 뒤, 동률인 것에 순위의 평균값을 부여해 순위를 결정한다. 그 뒤, 각각을 군별로 나누어 평균순위를 계산하고 이를 비교하여 가설을 검정한다. 그러나 Kruskal-Wallis 테스트는 분산분석의 기본가정이 제일 잘 맞아 떨어질 때 일원배치 분산분석에 비해 검정력이 다소 떨어진다는 단점을 가지고있다.

Screen Shot 2017-07-04 at 7.28.32 PM.jpgKruskal-Wallis 테스트는 SPSS를 사용해 손쉽게 프로그래밍 할 수 있지만 SPSS를 통해 사후분석을 자동으로 제공해 주지는 않는다.