Quando algumas pressuposições do teste F da análise da variância não são satisfeitas, pode ser recomendado que o pesquisador faça uso dos chamados testes não paramétricos. Consider

Gabarito

Certo

Comentário do professor

Kruskal-Wallis é o teste não paramétrico indicado para comparar três ou mais grupos independentes quando as pressuposições da ANOVA (como normalidade) são violadas.

Em vez de usar as médias, o teste trabalha com os ranks dos dados e compara as distribuições/medianas entre os grupos, exigindo apenas amostras independentes e, preferencialmente, formas semelhantes das distribuições.

A estatística usada é \(H\), calculada por \(H = \frac{12}{N(N+1)}\sum_{i=1}^{k}\frac{R_i^2}{n_i}-3(N+1)\), onde \(N\) é o total de observações, \(k\) o número de grupos, \(R_i\) a soma dos ranks do grupo \(i\) e \(n_i\) seu tamanho.

Sob \(H_0\) as populações têm a mesma distribuição; rejeita-se \(H_0\) quando \(H\) é grande, usando aproximação qui-quadrado com \(k-1\) graus de liberdade e o respectivo p‑valor.

Se houver diferença global significativa, procede‑se a comparações post‑hoc (por ex., Dunn) com ajuste para múltiplas comparações.