超訳：クラスカル・ウォリス検定 の変更点

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クラスカル・ウォリス検定 kruskal.test

*機能

独立二標本の wilcox.test を，3 標本以上に拡張した検定である。帰無仮説は，「全ての標本の位置母数は等しい」である。

*使用法

 kruskal.test(x, ...)
 kruskal.test(x, g, ...)
 kruskal.test(formula, data, subset, na.action, ...)

*引数

 x		データベクトルまたはリスト
 g		データベクトルまたは factor オブジェクト（x がリストの場合には無視される）
 formula	「左辺値 ~ 右辺値」の形をしたモデル式
 		左辺値は位置母数を検定する数値変数
 		右辺値は水準を表す factor 変数
 data		モデル式に出てくる変数がデータフレームに含まれる場合には，それを含むデータフレーム名
 subset		観察データのサブセット
 na.action	データに NA が含まれるときに適用される関数（注）
 		デフォルトは getOption("na.action") により示されるもの（通常は na.omit 関数）
 ...		その他の引数

注：[[超訳：NAの扱い]]

*戻り値

**関数からの出力
 $ statistic  : 検定統計量（カイ二乗分布に従う）
 $ parameter  : カイ二乗分布の自由度
 $ p.value    : P 値
 $ method     : 検定の種別
 $ data.name  : データの記述

*例　3 つの方法で同じデータを分析してみる

 > x <- c(1,2,3,2,3,4,3,2)
 > y <- c(3,2,4,3,4,4,5,7)
 > z <- c(4,5,4,5,6,7,6)
 > kruskal.test(list(x, y, z))		# リストを使う
 
 	Kruskal-Wallis rank sum test
 
 data:  list(x, y, z) 
 Kruskal-Wallis chi-squared = 12.0914, df = 2, p-value = 0.002368
 
 > d <- c(x, y, z)
 > g <- rep(1:3, c(8, 8, 7))
 > kruskal.test(d, g)			# データベクトルと factor を使う
 
 	Kruskal-Wallis rank sum test
 
 data:  d and g 
 Kruskal-Wallis chi-squared = 12.0914, df = 2, p-value = 0.002368
 
 > df <- data.frame(data=c(x, y, z), group=rep(1:3, c(8,8,7)))
 > kruskal.test(data ~ group, df)	# データフレームを使う
 
 	Kruskal-Wallis rank sum test
 
 data:  data by group 
 Kruskal-Wallis chi-squared = 12.0914, df = 2, p-value = 0.002368