Friedman 검정
| 명령: | 통계 분산분석Friedman 검정 |
|---|
Friedman 검정은 여러 관련 표본 간의 차이를 검정하는 비모수 검정입니다. Friedman 검정은 같은 피험자에게서 서로 다른 조건으로 같은 매개변수를 측정한 경우에 사용하는 반복측정 분산분석의 대안입니다.
데이터 입력 방법
| A | B | C | D | E | |
|---|---|---|---|---|---|
| TREATMENT1 | TREATMENT2 | TREATMENT3 | TREATMENT4 | ||
| 1 | 7 | 5 | 3 | 1 | |
| 2 | 7 | 3 | 5 | 1 | |
| 3 | 5 | 2 | 2 | 7 | |
| 4 | 5 | 1 | 3 | 7 | |
| 5 | 7 | 3 | 1 | 5 | |
| 6 | 3 | 3 | 3 | 7 | |
| 7 | 1 | 5 | 3 | 7 | |
| 8 | 3 | 7 | 1 | 5 | |
| 9 | 6 | 1 | 3 | 6 | |
| 10 | 7 | 1 | 5 | 3 | |
| 11 | 7 | 3 | 5 | 1 | |
| 12 | 6 | 1 | 3 | 6 |
각 열에는 서로 다른 측정의 데이터가 들어 있습니다(Conover, 1999의 예를 수정).
필수 입력 항목
- 변수: 관련 관측값이 들어 있는 변수입니다.
- 필터: 선택한 하위 그룹의 케이스만 포함하기 위한 선택적 필터입니다.
- 옵션
- 유의수준: 사후 검정을 위한 원하는 유의수준입니다. Friedman 검정 결과 P값이 이 유의수준보다 작으면 MedCalc는 Conover(1999)에 따라 변수의 쌍대비교 검정을 수행합니다.
결과
스프레드시트의 케이스 | 12 |
|---|---|
결측값이 있는 케이스 | 0 |
분석에 포함된 케이스 | 12 |
기술 통계
| n | 최소 | 25번째 백분위수 | 중앙값 | 75번째 백분위수 | 최대 |
|---|---|---|---|---|---|---|
TREATMENT1 | 12 | 1.0000 | 4.000 | 6.000 | 7.000 | 7.000 |
TREATMENT2 | 12 | 1.0000 | 1.000 | 3.000 | 4.000 | 7.000 |
TREATMENT3 | 12 | 1.0000 | 2.500 | 3.000 | 4.000 | 5.000 |
TREATMENT4 | 12 | 1.0000 | 2.000 | 5.500 | 7.000 | 7.000 |
Friedman 검정
ㅂ | 3.1922 |
|---|---|
DF 1 | 3 |
DF 2 | 33 |
D-E | 0.03622 |
다중 비교
변수 | 평균 순위 | nr 변수와 다릅니다(P<0.05) |
|---|---|---|
(1) TREATMENT1 | 3.1667 | (2) (3) |
(2) TREATMENT2 | 1.9583 | (1) |
(3) TREATMENT3 | 2.0417 | (1) |
(4) TREATMENT4 | 2.8333 |
평균 순위의 필요한 최소 차이: 0.9568
  | 다중변수 그래프 |
기술 통계
이 표에는 여러 변수의 기술 통계량, 즉 케이스 수(n), 최소값, 25번째 백분위수, 중앙값, 75번째 백분위수 및 최대값이 표시됩니다. Friedman 검정은 관련 표본에 대한 검정이므로 하나 이상의 변수에 결측 관측값이 있는 케이스는 분석에서 제외되며, 각 변수의 표본 크기는 같습니다.
Friedman 검정
Friedman 검정의 귀무가설은 변수 간에 차이가 없다는 것입니다. 계산된 확률이 낮으면(P가 선택한 유의수준보다 작으면) 귀무가설을 기각하고 적어도 두 변수가 서로 유의하게 다르다고 결론지을 수 있습니다.
다중 비교
Friedman 검정이 양성이면(P가 선택한 유의수준보다 작으면) 어떤 변수가 어떤 다른 변수와 유의하게 다른지를 보여 주는 표가 표시됩니다.
예를 들어 변수 (1), 즉 TREATMENT1은 TREATMENT2와 TREATMENT3에 해당하는 변수 (2) 및 (3)과 유의하게 다릅니다.
Friedman 검정과 사후 검정 모두에 대해 MedCalc는 Conover, 1999(369-373쪽)에 설명된 방법을 사용합니다.
참고문헌
- Conover WJ (1999) Practical non-parametric statistics, 3rd edition. New York: John Wiley & Sons.