Calculateur du test de Friedman

À propos de ce calculateur

Le test de Friedman est une alternative non paramétrique à l'ANOVA à mesures répétées, employée pour détecter des différences significatives entre trois conditions ou traitements appariés ou davantage, mesurés sur les mêmes sujets, sans supposer que les données suivent une loi normale. Au lieu de travailler sur les valeurs brutes, le test classe les scores de chaque sujet à travers les traitements (de 1 à k pour chaque ligne), somme les rangs de chaque traitement sur l'ensemble des sujets pour obtenir des sommes de rangs R_j, puis les combine dans la statistique de test χ²_F = [12 / (n·k·(k+1))] × Σ(R_j²) − 3n(k+1), où n est le nombre de sujets et k le nombre de traitements.

Sous l'hypothèse nulle d'absence de différence réelle entre les traitements, cette statistique suit approximativement une loi du khi-deux à k−1 degrés de liberté ; la valeur calculée est donc comparée à une valeur critique du khi-deux ou convertie en valeur p pour décider du rejet de l'hypothèse nulle. Les biostatisticiens, les psychologues et les chercheurs de toute discipline recourant à des plans à mesures répétées ou à sujets appariés utilisent le test de Friedman lorsque les données sont ordinales, asymétriques ou comportent des valeurs aberrantes qui violeraient l'hypothèse de normalité sous-jacente à l'ANOVA à mesures répétées — par exemple pour comparer les classements de plusieurs produits par un même panel de juges. Ce calculateur calcule la statistique de Friedman à partir des sommes de rangs saisies et du nombre de sujets — vous classez vous-même les scores de chaque sujet et sommez les rangs par traitement avant de les saisir.