ფრიდმანის ტესტის კალკულატორი

ამ კალკულატორის შესახებ

ფრიდმანის ტესტი განმეორებითი გაზომვების დისპერსიული ანალიზის არაპარამეტრული ალტერნატივაა და გამოიყენება იმის დასადგენად, არსებობს თუ არა მნიშვნელოვანი განსხვავებები იმავე სუბიექტებზე გაზომილ სამ ან მეტ დაკავშირებულ პირობასა თუ მკურნალობას შორის, მონაცემების ნორმალური განაწილების დაშვების გარეშე. ნედლ მნიშვნელობებთან მუშაობის ნაცვლად ტესტი თითოეული სუბიექტის შედეგებს მკურნალობებს შორის არანჟირებს (თითოეულ სტრიქონში 1-დან k სიდიდემდე), შემდეგ თითოეული მკურნალობის რანგებს ყველა სუბიექტზე აჯამებს და იღებს რანგთა ჯამებს R_j, ხოლო ეს უკანასკნელი ერთიანდება ტესტის სტატისტიკაში χ²_F = [12 / (n·k·(k+1))] × Σ(R_j²) − 3n(k+1), სადაც n სუბიექტების, k კი მკურნალობების რაოდენობაა.

მკურნალობებს შორის რეალური განსხვავების არარსებობის ნულოვანი ჰიპოთეზის პირობებში ეს სტატისტიკა მიახლოებით მიჰყვება ხი-კვადრატის განაწილებას k−1 თავისუფლების ხარისხით, ამიტომ გამოთვლილი მნიშვნელობა ხი-კვადრატის კრიტიკულ მნიშვნელობას ედარება ან p-მნიშვნელობად გარდაიქმნება, რომ გადაწყდეს, უარვყოთ თუ არა ნულოვანი ჰიპოთეზა. ბიოსტატისტიკოსები, ფსიქოლოგები და განმეორებითი გაზომვების ან შეწყვილებული სუბიექტების დიზაინის მქონე ნებისმიერი დარგის მკვლევრები ფრიდმანის ტესტს მაშინ იყენებენ, როცა მონაცემები რიგითია, ასიმეტრიულია ან ისეთი გამონაკლისები აქვს, რომლებიც განმეორებითი გაზომვების დისპერსიული ანალიზის უკან მდგარ ნორმალურობის დაშვებას დაარღვევდა — მაგალითად, როცა ერთი და იმავე ჟიურის მიერ რამდენიმე პროდუქტისთვის მინიჭებულ რანგებს ადარებენ. ეს კალკულატორი ფრიდმანის სტატისტიკას χ²_F და თავისუფლების ხარისხებს (k−1) შეყვანილი რანგთა ჯამებისა და სუბიექტების რაოდენობის მიხედვით ითვლის; p-მნიშვნელობას არ აბრუნებს, ამიტომ χ²_F შეადარეთ ხი-კვადრატის კრიტიკულ მნიშვნელობას ამ თავისუფლების ხარისხებისთვის (ან p-მნიშვნელობა სტატისტიკურ პროგრამაში მოძებნეთ). თითოეული სუბიექტის შედეგებს თავად არანჟირებთ და რანგებს თითოეული მკურნალობისთვის თავად აჯამებთ შეყვანამდე; შეყვანა მძიმეებით გამოყოფილი სიის სახით ხდება.