Почему критерий Краскела-Уоллиса эффективен в анализе больших данных?

Критерий Краскела-Уоллиса эффективен в анализе больших данных, потому что позволяет работать с информацией, которая не предполагает чёткого правильного распределения. blog.skillfactory.ru cyberleninka.ru

Некоторые особенности критерия:

• Использование рангов. blog.skillfactory.ru cyberleninka.ru При расчёте критерия применяют не фактические значения переменных, а их ранги, что позволяет работать с данными без чёткого распределения. blog.skillfactory.ru cyberleninka.ru
• Работа с разными типами данных. habr.com Критерий подходит для анализа как количественных, так и порядковых данных. habr.com
• Применение в ситуациях, когда другие методики не подходят. blog.skillfactory.ru Критерий Краскела-Уоллиса можно использовать там, где ряд других инструментов не подойдёт, например, если распределение в группах не подчиняется закону нормального распределения. cyberleninka.ru
• Эффективность при работе с данными, которые содержат потенциальные выбросы. en.wikipedia.org В таких случаях критерий Краскела-Уоллиса более эффективен, чем F-тест ANOVA. en.wikipedia.org