Fridmano testo skaičiuoklė

Apie šią skaičiuoklę

Fridmano testas yra neparametrinė kartotinių matavimų ANOVA alternatyva, naudojama patikrinti, ar yra reikšmingų skirtumų tarp trijų ar daugiau susijusių sąlygų arba poveikių, matuojamų tiems patiems tiriamiesiems, nedarant prielaidos, kad duomenys pasiskirstę normaliai. Užuot dirbęs su neapdorotomis reikšmėmis, testas surikiuoja kiekvieno tiriamojo rezultatus tarp poveikių (nuo 1 iki k kiekvienoje eilutėje), sudeda kiekvieno poveikio rangus per visus tiriamuosius ir gauna rangų sumas R_j, o šias sujungia į kriterijaus statistiką χ²_F = [12 / (n·k·(k+1))] × Σ(R_j²) − 3n(k+1), kur n yra tiriamųjų skaičius, o k — poveikių skaičius.

Esant nulinei hipotezei, kad tarp poveikių realaus skirtumo nėra, ši statistika apytiksliai pasiskirsčiusi pagal chi kvadrato skirstinį su k−1 laisvės laipsniais, todėl apskaičiuota reikšmė lyginama su chi kvadrato kritine reikšme arba paverčiama p reikšme sprendžiant, ar atmesti nulinę hipotezę. Biostatistikai, psichologai ir bet kurios srities tyrėjai, dirbantys su kartotinių matavimų ar suporuotų tiriamųjų planais, taiko Fridmano testą, kai duomenys yra ranginiai, asimetriški arba turi išskirčių, pažeidžiančių kartotinių matavimų ANOVA normalumo prielaidą — pavyzdžiui, lygindami tos pačios vertintojų komisijos kelių produktų reitingus. Ši skaičiuoklė apskaičiuoja Fridmano statistiką χ²_F ir laisvės laipsnius (k−1) iš įvestų rangų sumų ir tiriamųjų skaičiaus; p reikšmės ji negrąžina, todėl palyginkite χ²_F su chi kvadrato kritine reikšme tiems laisvės laipsniams (arba p reikšmės ieškokite statistikos programinėje įrangoje). Kiekvieno tiriamojo rezultatus surikiuojate ir rangų sumas kiekvienam poveikiui susiskaičiuojate patys prieš juos įvesdami kableliais atskirtu sąrašu.