{"id":5315,"date":"2026-10-15T06:59:23","date_gmt":"2026-10-15T03:59:23","guid":{"rendered":"https:\/\/wpcalc.com\/es\/estadistica\/calculadora-test-kruskal-wallis\/"},"modified":"2026-10-15T06:59:23","modified_gmt":"2026-10-15T03:59:23","slug":"calculadora-test-kruskal-wallis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wpcalc.com\/es\/estadistica\/calculadora-test-kruskal-wallis\/","title":{"rendered":"Calculadora del test de Kruskal\u2013Wallis"},"content":{"rendered":"<section class=\"not-prose calculator-box\" aria-labelledby=\"calculator-title\"><div class=\"flex items-baseline sm:items-center justify-between gap-2 sm:gap-3\"><div class=\"flex flex-col sm:flex-row sm:items-center gap-2\"><span class=\"icon icon-calculator text-primary-700! text-base! dark:text-primary-300!\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2 id=\"calculator-title\" class=\"text-lg font-display font-bold\">Comparaci\u00f3n de tres o m\u00e1s grupos por rangos<\/h2><\/div><div class=\"calcdash-favorite group\">\n  <button type=\"button\" class=\"favorite\" id=\"favorite\" data-favorite-id=\"5315\" data-favorite-title=\"Test de Kruskal\u2013Wallis\" data-favorite-url=\"https:\/\/wpcalc.com\/es\/estadistica\/calculadora-test-kruskal-wallis\/\" data-favorite-excerpt=\"Introduce las observaciones de tres o cuatro grupos y esta calculadora ejecuta el test de Kruskal\u2013Wallis: ordena todos los valores de forma conjunta, calcula el estad\u00edstico H con correcci\u00f3n por empates, los grados de libertad, el valor p y la decisi\u00f3n en el nivel de significancia que elijas.\" aria-label=\"A\u00f1adir a favoritos\" data-favorite-icon=\"icon icon-calculator\">\n    <span class=\"icon icon-shape-star-empty\" aria-hidden=\"true\"><\/span>\n  <\/button>\n  <div class=\"calcdash-favorite__tip\" aria-hidden=\"true\">\n   <span class=\"favorite-tooltip\" id=\"favorite-tooltip\"><\/span>\n  <\/div>\n  <span class=\"sr-only\" role=\"status\" id=\"favorite-status\"><\/span>\n<\/div><\/div><form action=\"https:\/\/wpcalc.com\/es\/estadistica\/calculadora-test-kruskal-wallis\/\" method=\"POST\" class=\"calculator\" id=\"calculator-5315\" data-post=\"5315\"><fieldset class=\"fieldset-input is-1\"><legend class=\"sr-only\">Campos de entrada<\/legend><div class=\"field\" id=\"input-1\"><label for=\"field-1\">Observaciones del grupo 1<\/label><textarea id=\"field-1\" name=\"observaciones_del_grupo_1\">7; 8; 9; 9; 10<\/textarea><\/div><div class=\"field\" id=\"input-2\"><label for=\"field-2\">Observaciones del grupo 2<\/label><textarea id=\"field-2\" name=\"observaciones_del_grupo_2\">5; 6; 6; 7; 8<\/textarea><\/div><div class=\"field\" id=\"input-3\"><label for=\"field-3\">Observaciones del grupo 3<\/label><textarea id=\"field-3\" name=\"observaciones_del_grupo_3\">3; 4; 4; 5; 6; 7<\/textarea><\/div><div class=\"field\" id=\"input-4\"><label for=\"field-4\">Observaciones del grupo 4 (opcional)<\/label><textarea id=\"field-4\" name=\"observaciones_del_grupo_4_opcional\"><\/textarea><\/div><div class=\"field has-term\" id=\"input-5\"><label for=\"field-5\">Nivel de significaci\u00f3n<\/label><div class=\"term\">\u03b1<\/div>  <div class=\"absolute bottom-0 left-16 top-8 w-2 h-0.5 bg-blue-500\"><\/div><input type=\"text\" name=\"nivel_de_significacin\" id=\"field-5\" aria-describedby=\"calc-info-5\" data-number inputmode=\"decimal\" autocomplete=\"off\" spellcheck=\"false\" placeholder=\"e.g. 0.05\" min=\"0.0001\" max=\"0.5\" value=\"0.05\"\/><small id=\"calc-info-5\">Tasa de error de tipo I \u03b1, el umbral por debajo del cual el valor p se considera estad\u00edsticamente significativo. 0,05 es la elecci\u00f3n habitual.<\/small><\/div><\/fieldset><div class=\"buttons\"><button type=\"submit\" data-text=\"Recalcular\" id=\"calculate-button\" data-post=\"5315\">Calcular<\/button><button type=\"reset\">Restablecer<\/button><\/div><div class=\"field is-checkbox hidden!\" id=\"field-auto-calc\"><input type=\"checkbox\" id=\"auto-calc\"><label for=\"auto-calc\">Calcular autom\u00e1ticamente<\/label><small>Si est\u00e1 activado, el resultado se actualizar\u00e1 autom\u00e1ticamente al cambiar cualquier valor.<\/small><\/div><div class=\"fieldset-result is-hidden\" aria-labelledby=\"result-title\" aria-live=\"polite\" role=\"region\"> <h3 class=\"result-title bg-gradient-to-r from-primary-50 to-gray-50 dark:from-primary-900 dark:to-gray-800\" id=\"result-title\"><span class=\"icon icon-s-pulse\" aria-hidden=\"true\"><\/span> Resultados de la prueba de Kruskal\u2013Wallis<\/h3><div class=\"result-box\"><div class=\"field-result\" id=\"output-1\"><span class=\"field-title\"><span>Estad\u00edstico H (con correcci\u00f3n por empates)<\/span><span class=\"result-term\">H\u2032<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-1\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copiar resultado\" aria-label=\"Copiar resultado\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result\" id=\"output-2\"><span class=\"field-title\"><span>H antes de la correcci\u00f3n por empates<\/span><span class=\"result-term\">H<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-2\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copiar resultado\" aria-label=\"Copiar resultado\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result\" id=\"output-3\"><span class=\"field-title\"><span>Grados de libertad<\/span><span class=\"result-term\">\u03bd<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-3\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copiar resultado\" aria-label=\"Copiar resultado\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result\" id=\"output-4\"><span class=\"field-title\"><span>Valor p (aproximaci\u00f3n chi-cuadrado)<\/span><span class=\"result-term\">p<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-4\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copiar resultado\" aria-label=\"Copiar resultado\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result\" id=\"output-5\"><span class=\"field-title\"><span>Decisi\u00f3n al nivel de significaci\u00f3n \u03b1<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-5\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copiar resultado\" aria-label=\"Copiar resultado\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result is-column\" id=\"output-6\"><span class=\"field-title\"><span>Rangos y medianas por grupo<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-6\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copiar resultado\" aria-label=\"Copiar resultado\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result is-column\" id=\"output-7\"><span class=\"field-title\"><span>C\u00f3mo funciona la prueba e interpretaci\u00f3n<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-7\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copiar resultado\" aria-label=\"Copiar resultado\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><\/div><div class=\"result-actions\"><button type=\"button\" class=\"copy-link\"><svg viewBox=\"0 0 20 20\" fill=\"currentColor\" aria-hidden=\"true\"><path d=\"M12.232 4.232a2.5 2.5 0 0 1 3.536 3.536l-1.225 1.224a.75.75 0 0 0 1.061 1.06l1.224-1.224a4 4 0 0 0-5.656-5.656l-3 3a4 4 0 0 0 .225 5.865.75.75 0 0 0 .977-1.138 2.5 2.5 0 0 1-.142-3.667l3-3Z\"\/><path d=\"M11.603 7.963a.75.75 0 0 0-.977 1.138 2.5 2.5 0 0 1 .142 3.667l-3 3a2.5 2.5 0 0 1-3.536-3.536l1.225-1.224a.75.75 0 0 0-1.061-1.06l-1.224 1.224a4 4 0 1 0 5.656 5.656l3-3a4 4 0 0 0-.225-5.865Z\"\/><\/svg><span class=\"copy-link__text\">Copiar enlace a este c\u00e1lculo<\/span><\/button><span class=\"sr-only\" role=\"status\" id=\"copy-link-status\"><\/span><\/div><\/div><a href=\"#respond\" class=\"hidden transition-opacity duration-300 opacity-0 w-50 text-sm justify-center items-center gap-2 px-4 py-2 rounded bg-gray-200 text-gray-700 hover:bg-gray-300\" id=\"leave-comment\"><span class=\"icon icon-comments\" aria-hidden=\"true\"><\/span>Dejar un comentario<\/a><\/form><\/section><section id=\"calc-reactions\" class=\"not-prose hidden my-12 bg-gradient-to-r from-primary-50 to-gray-50 border border-indigo-100 rounded-xl px-6 py-4 shadow-sm\" data-post=\"5315\" aria-live=\"polite\" aria-labelledby=\"calc-reactions-title\"><p id=\"calc-reactions-title\" class=\"text-sm text-gray-500 text-center mb-2\">\u00bfQu\u00e9 te ha parecido este resultado?<\/p><div role=\"group\" aria-labelledby=\"calc-reactions-title\" class=\"grid grid-cols-3 sm:flex sm:flex-row sm:justify-around gap-4 sm:items-center sm:flex-wrap\"><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"like\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"like\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\ude00 <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Me gusta <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"helpful\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"helpful\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\udca1 <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">\u00datil <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"confused\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"confused\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\ude15 <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Confuso <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"disappointed\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"disappointed\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\ude1e <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Decepcionado <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"inaccurate\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"inaccurate\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\u274c <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Inexacto <\/span><\/button><\/div><div id=\"reaction-message\" class=\"hidden mt-8 rounded-md border border-primary-100 bg-white\/50 backdrop-blur-sm px-4 py-2 text-sm text-center shadow-sm\"><\/div><\/section><div class=\"calcdash-ad not-prose calcdash-ad--calc_result calcdash-ad--in-article\"><ins class=\"adsbygoogle\" style=\"display:block\" data-ad-client=\"ca-pub-1721569815777345\" data-ad-slot=\"6317458308\" data-ad-layout=\"in-article\" data-ad-format=\"fluid\"><\/ins><script>(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});<\/script><\/div>\n<style id=\"wpcoderpro-inline-1\">.formula-box {\r\n\tborder-bottom: none !important;\r\n}<\/style><section class=\"formula-box\" aria-labelledby=\"formula-title\">\r\n\t<div id=\"formula-title\" class=\"not-prose font-display mb-4\"><span class=\"icon icon-formula\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2>F\u00f3rmula del test de Kruskal\u2013Wallis<\/h2><\/div>\r\n\t<figure class=\"not-prose formula\">\r\n\t\t<figcaption class=\"formula-title\">F\u00f3rmula<\/figcaption>\r\n\t\t<div class=\"text-base text-gray-800\" id=\"formula\">\n\\[ H = \\frac{12}{N(N+1)} \\sum_{j=1}^{k} \\frac{R_j^2}{n_j} - 3(N+1) \\\\ H' = \\frac{H}{C}, \\quad C = 1 - \\frac{\\sum \\left(t^3 - t\\right)}{N^3 - N} \\\\ p = P\\!\\left(\\chi^2_{k-1} \\ge H'\\right) \\]\n<\/div>\r\n\t<\/figure>\r\n\t<\/p>\n<p><strong>Donde:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\\(k\\) \u2014 n\u00famero de grupos<\/li>\n<li>\\(n_j\\) \u2014 n\u00famero de observaciones del grupo \\(j\\)<\/li>\n<li>\\(N\\) \u2014 n\u00famero total de observaciones de todos los grupos, \\(N = \\sum n_j\\)<\/li>\n<li>\\(R_j\\) \u2014 suma de los rangos del grupo \\(j\\), donde las \\(N\\) observaciones se ordenan todas juntas de la menor (1) a la mayor (\\(N\\)), y los valores empatados comparten el promedio de sus rangos<\/li>\n<li>\\(t\\) \u2014 tama\u00f1o de cada grupo de empates (se usa en el factor de correcci\u00f3n \\(C\\))<\/li>\n<li>\\(\\chi^2_{k-1}\\) \u2014 distribuci\u00f3n chi-cuadrado con \\(k-1\\) grados de libertad<\/li>\n<\/ul>\n<p>El estad\u00edstico \\(H\\) compara el rango medio de cada grupo con el rango medio global \\((N+1)\/2\\). Si todos los grupos proceden de la misma distribuci\u00f3n, cada uno deber\u00eda tener un rango medio parecido y \\(H\\) ser\u00e1 peque\u00f1o; si un grupo tiende a contener valores mayores (o menores), su rango medio se aleja de la media y \\(H\\) crece. Bajo la hip\u00f3tesis nula, \\(H'\\) sigue aproximadamente una distribuci\u00f3n chi-cuadrado con \\(k-1\\) grados de libertad, de donde se obtiene el valor p.<\/p>\n<p>\r\n<\/section>\n<style id=\"wpcoderpro-inline-2\">.calculation-box {\r\n\tborder-bottom: none !important;\r\n}<\/style><section id=\"calculation\" class=\"calculation-box\" aria-labelledby=\"calculation-title\">\r\n\t<div id=\"calculation-title\" class=\"not-prose font-display\"><span class=\"icon icon-unordered-list\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2>Test de Kruskal\u2013Wallis: ejemplo de c\u00e1lculo<\/h2><\/div>\r\n\r\n<\/p>\n<p><strong>Ejemplo:<\/strong> un investigador compara las puntuaciones de satisfacci\u00f3n de los pacientes (0\u201310) con tres tratamientos. Grupo 1: 7; 8; 9; 9; 10. Grupo 2: 5; 6; 6; 7; 8. Grupo 3: 3; 4; 4; 5; 6; 7. Aqu\u00ed \\(k = 3\\), \\(N = 16\\).<\/p>\n<p>Al ordenar conjuntamente las 16 observaciones (los empates reciben el rango promedio) se obtienen las sumas de rangos \\(R_1 = 67.5\\), \\(R_2 = 41\\), \\(R_3 = 27.5\\).<\/p>\n<p>\\[ H = \\frac{12}{16 \\cdot 17}\\left(\\frac{67.5^2}{5} + \\frac{41^2}{5} + \\frac{27.5^2}{6}\\right) - 3 \\cdot 17 = \\frac{12}{272} \\cdot 1373.4917 - 51 = 9.5952 \\]<\/p>\n<p>Los datos contienen empates (seis grupos de empates con tama\u00f1os 2, 2, 3, 3, 2, 2), de modo que \\(\\sum(t^3 - t) = 72\\) y \\(N^3 - N = 4080\\):<\/p>\n<p>\\[ C = 1 - \\frac{72}{4080} = 0.9824, \\quad H' = \\frac{9.5952}{0.9824} = 9.7674 \\]<\/p>\n<p>Con \\(\\nu = k - 1 = 2\\) grados de libertad, la aproximaci\u00f3n chi-cuadrado da \\(p = 0.0076\\).<\/p>\n<p><strong>Resultado:<\/strong> \\(H' = 9.7674\\), \\(p = 0.0076 \\le \\alpha = 0.05\\), de modo que se rechaza la hip\u00f3tesis nula: al menos un tratamiento tiende a producir puntuaciones distintas. El grupo 1 presenta el rango medio m\u00e1s alto (13,5 frente a la media global de 8,5), lo que indica valores en general mayores.<\/p>\n<p>\n\r\n<\/section>\n<h2>C\u00f3mo usar la calculadora<\/h2>\n<ol>\n<li>Introduce las observaciones de tu primer grupo en <strong>Observaciones del grupo 1<\/strong>. Separa los n\u00fameros con espacios, saltos de l\u00ednea o punto y coma; tambi\u00e9n se aceptan comas decimales (p. ej. 7,5).<\/li>\n<li>Rellena <strong>Observaciones del grupo 2<\/strong> y <strong>Observaciones del grupo 3<\/strong> con el mismo formato. Todos los grupos deben medir la misma variable en la misma escala.<\/li>\n<li>Si tienes un cuarto grupo, introd\u00facelo en <strong>Observaciones del grupo 4 (opcional)<\/strong>; d\u00e9jalo vac\u00edo cuando solo compares tres grupos. Cualquier grupo que dejes vac\u00edo se omite sin m\u00e1s.<\/li>\n<li>Fija el <strong>Nivel de significancia<\/strong> (0,05 por defecto): es el umbral por debajo del cual el valor p se considera estad\u00edsticamente significativo.<\/li>\n<li>Pulsa <strong>Calcular<\/strong>. Obtendr\u00e1s el estad\u00edstico corregido por empates \\(H'\\), el \\(H\\) sin corregir, los grados de libertad, el valor p, la decisi\u00f3n en el \\(\\alpha\\) que hayas elegido y una tabla con el tama\u00f1o, la suma de rangos, el rango medio y la mediana de cada grupo.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Qu\u00e9 es el test de Kruskal\u2013Wallis<\/h2>\n<p>El test de Kruskal\u2013Wallis es un m\u00e9todo no param\u00e9trico para comparar tres o m\u00e1s grupos independientes. Ampl\u00eda el test U de Mann\u2013Whitney (el caso de dos grupos) igual que el ANOVA de un factor ampl\u00eda el test t. En lugar de comparar medias, re\u00fane todas las observaciones, sustituye cada valor por su rango y se pregunta si los rangos se reparten de forma homog\u00e9nea entre los grupos. Si un grupo contiene de forma sistem\u00e1tica los valores m\u00e1s grandes, su rango medio quedar\u00e1 muy por encima del rango medio global de \\((N+1)\/2\\), lo que infla el estad\u00edstico \\(H\\).<\/p>\n<p>Como el test trabaja con rangos, no hace ning\u00fan supuesto sobre la forma de las distribuciones subyacentes. No exige normalidad, tolera datos sesgados y es robusto frente a valores at\u00edpicos: un \u00fanico dato extremo puede distorsionar una media, pero solo desplaza un rango en una cantidad fija. Por eso es la alternativa habitual al <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/es\/estadistica\/calculadora-anova\/\">ANOVA de un factor<\/a> cuando sus supuestos (residuos aproximadamente normales, varianzas similares) son dudosos, o cuando los datos son valoraciones ordinales, rangos o puntuaciones en una escala arbitraria. La l\u00f3gica de la comparaci\u00f3n por rangos es la misma que en la <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/es\/estadistica\/correlacion-rangos-spearman\/\">correlaci\u00f3n de rangos de Spearman<\/a>.<\/p>\n<p>La hip\u00f3tesis nula afirma que todos los grupos proceden de la misma distribuci\u00f3n; es decir, que ning\u00fan grupo tiende a arrojar valores mayores o menores que los dem\u00e1s. Un valor p peque\u00f1o (igual o inferior a \\(\\alpha\\)) indica que las diferencias de rangos observadas son poco probables bajo un muestreo aleatorio, as\u00ed que se rechaza la nula y se concluye que al menos un grupo se diferencia. Ten en cuenta lo que el test <em>no<\/em> te dice: qu\u00e9 grupos difieren de cu\u00e1les. Para averiguarlo, aplica despu\u00e9s un procedimiento post-hoc como el test de Dunn, o pruebas U de Mann\u2013Whitney por pares con un umbral ajustado por Bonferroni de \\(\\alpha \/ (k(k-1)\/2)\\). Si no sabes c\u00f3mo interpretar el resultado, la <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/es\/estadistica\/calculadora-valor-p\/\">calculadora del valor p<\/a> explica con m\u00e1s detalle la l\u00f3gica de las pruebas de significancia.<\/p>\n<p>La interpretaci\u00f3n de las medianas exige cautela. En rigor, el test de Kruskal\u2013Wallis compara distribuciones completas (si los valores de un grupo tienden a superar a los de otro). Solo puede leerse como una comparaci\u00f3n de medianas cuando las distribuciones de los grupos tienen una forma y una dispersi\u00f3n parecidas. La calculadora muestra la mediana y el rango medio de cada grupo para que veas de d\u00f3nde vienen las diferencias, pero la conclusi\u00f3n formal siempre se refiere a las distribuciones, no a un \u00fanico estad\u00edstico resumido.<\/p>\n<h2>Supuestos, limitaciones y consejos pr\u00e1cticos<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Muestras independientes.<\/strong> Los grupos deben ser independientes (sujetos distintos en cada uno). Para dise\u00f1os con datos emparejados o medidas repetidas el test de Kruskal\u2013Wallis no es adecuado: ah\u00ed lo habitual es el test de Friedman.<\/li>\n<li><strong>Observaciones independientes dentro de cada grupo.<\/strong> Cada valor debe proceder de un sujeto o unidad experimental distinta; las mediciones repetidas de la misma unidad inflan el tama\u00f1o muestral efectivo.<\/li>\n<li><strong>Datos ordinales o continuos.<\/strong> Los valores deben poder ordenarse, como m\u00ednimo. Las categor\u00edas nominales (colores, grupos sangu\u00edneos) no pueden contrastarse as\u00ed: utiliza mejor una <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/es\/estadistica\/calculadora-prueba-chi-cuadrado\/\">prueba chi-cuadrado<\/a> para datos categ\u00f3ricos.<\/li>\n<li><strong>Aproximaci\u00f3n chi-cuadrado.<\/strong> El valor p procede de aproximar \\(H'\\) mediante una distribuci\u00f3n \\(\\chi^2_{k-1}\\). Funciona mejor cuando cada grupo tiene al menos 5 observaciones. Con grupos m\u00e1s peque\u00f1os, t\u00f3malo con cautela; es preferible un m\u00e9todo exacto o basado en permutaciones.<\/li>\n<li><strong>Los empates se tratan correctamente.<\/strong> Los valores empatados reciben el rango promedio y el estad\u00edstico se ajusta con el factor de correcci\u00f3n \\(C\\), as\u00ed que un n\u00famero moderado de empates (frecuente en escalas de valoraci\u00f3n) no supone ning\u00fan problema. La calculadora muestra tanto \\(H\\) como el \\(H'\\) corregido para que aprecies el tama\u00f1o del ajuste.<\/li>\n<li><strong>Unas distribuciones similares facilitan la interpretaci\u00f3n.<\/strong> Si los grupos tienen formas o varianzas claramente distintas, un \\(H'\\) significativo refleja una diferencia en la distribuci\u00f3n completa, no necesariamente solo en la localizaci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Los tama\u00f1os de grupo no tienen que ser iguales.<\/strong> La f\u00f3rmula contempla \\(n_j\\) desiguales; solo los grupos muy peque\u00f1os debilitan la aproximaci\u00f3n chi-cuadrado.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Introduce las observaciones de tres o cuatro grupos y esta calculadora ejecuta el test de Kruskal\u2013Wallis: ordena todos los valores de forma conjunta, calcula el estad\u00edstico H con correcci\u00f3n por empates, los grados de libertad, el valor p y la decisi\u00f3n en el nivel de significancia que elijas.<\/p>\n","protected":false},"author":3168,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[29],"tags":[30],"class_list":["post-5315","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-estadistica","tag-contraste-de-hipotesis"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5315","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3168"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5315"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5315\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5315"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5315"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5315"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}