Calculadora de la prueba de Friedman

Acerca de esta calculadora

La prueba de Friedman es una alternativa no paramétrica al ANOVA de medidas repetidas, utilizada para detectar si existen diferencias significativas entre tres o más condiciones o tratamientos relacionados medidos en los mismos sujetos, sin suponer que los datos siguen una distribución normal. En lugar de trabajar con los valores brutos, la prueba ordena por rangos las puntuaciones de cada sujeto entre los tratamientos (de 1 a k en cada fila), suma los rangos de cada tratamiento en todos los sujetos para obtener las sumas de rangos R_j y las combina en el estadístico de contraste χ²_F = [12 / (n·k·(k+1))] × Σ(R_j²) − 3n(k+1), donde n es el número de sujetos y k el número de tratamientos.

Bajo la hipótesis nula de que no hay diferencias reales entre tratamientos, este estadístico sigue de forma aproximada una distribución chi-cuadrado con k−1 grados de libertad, así que el valor calculado se compara con un valor crítico de la chi-cuadrado o se convierte en un valor p para decidir si se rechaza la hipótesis nula. Los bioestadísticos, los psicólogos y los investigadores de cualquier campo con diseños de medidas repetidas o de sujetos emparejados usan la prueba de Friedman cuando los datos son ordinales, asimétricos o contienen valores atípicos que vulnerarían el supuesto de normalidad del ANOVA de medidas repetidas; por ejemplo, al comparar las clasificaciones de varios productos hechas por un mismo panel de jueces. Esta calculadora obtiene el estadístico de Friedman χ²_F y los grados de libertad (k−1) a partir de las sumas de rangos introducidas y del número de sujetos; no devuelve un valor p, así que compara χ²_F con un valor crítico de la chi-cuadrado para esos grados de libertad (o busca el valor p en un programa estadístico). Eres tú quien ordena por rangos las puntuaciones de cada sujeto y suma los rangos por tratamiento antes de introducirlos, como una lista separada por comas.