Calculadora da proba de Friedman

Sobre esta calculadora

A proba de Friedman é unha alternativa non paramétrica á ANOVA de medidas repetidas, empregada para detectar se hai diferenzas significativas entre tres ou máis condicións ou tratamentos relacionados medidos nos mesmos suxeitos, sen asumir que os datos se distribúen normalmente. En vez de traballar con valores brutos, a proba ordena por rangos as puntuacións de cada suxeito ao longo dos tratamentos (de 1 ata k en cada fila), suma os rangos de cada tratamento para todos os suxeitos para obter as sumas de rangos R_j, e combínaas no estatístico de proba χ²_F = [12 / (n·k·(k+1))] × Σ(R_j²) − 3n(k+1), onde n é o número de suxeitos e k é o número de tratamentos.

Baixo a hipótese nula de que non hai diferenza real entre os tratamentos, este estatístico segue aproximadamente unha distribución chi-cadrado con k−1 graos de liberdade, así que o valor calculado compárase cun valor crítico de chi-cadrado ou convértese nun valor p para decidir se se rexeita a hipótese nula. Os bioestatísticos, os psicólogos e os investigadores de calquera campo con deseños de medidas repetidas ou de suxeitos emparellados usan a proba de Friedman cando os datos son ordinais, están sesgados ou teñen valores atípicos que violarían o suposto de normalidade que hai detrás da ANOVA de medidas repetidas — por exemplo, ao comparar as clasificacións de varios produtos feitas por un mesmo panel de xuíces. Esta calculadora calcula o estatístico de Friedman χ²_F e os graos de liberdade (k−1) a partir das sumas de rangos introducidas e do número de suxeitos; non devolve un valor p, así que compara χ²_F cun valor crítico de chi-cadrado para eses graos de liberdade (ou busca o valor p nun software estatístico). Es ti quen ordena por rangos as puntuacións de cada suxeito e suma os rangos de cada tratamento antes de introducilos, como unha lista separada por comas.