Calculadora do teste de Friedman

Sobre esta calculadora

O teste de Friedman é uma alternativa não paramétrica à ANOVA de medidas repetidas, usada para detectar se existem diferenças significativas entre três ou mais condições ou tratamentos relacionados, medidos nos mesmos sujeitos, sem assumir que os dados seguem uma distribuição normal. Em vez de trabalhar com valores brutos, o teste ordena as pontuações de cada sujeito ao longo dos tratamentos (de 1 a k em cada linha), soma as ordens de cada tratamento em todos os sujeitos para obter as somas de ordens R_j e combina-as na estatística de teste χ²_F = [12 / (n·k·(k+1))] × Σ(R_j²) − 3n(k+1), em que n é o número de sujeitos e k o número de tratamentos.

Sob a hipótese nula de não existir diferença real entre tratamentos, esta estatística segue aproximadamente uma distribuição qui-quadrado com k−1 graus de liberdade, pelo que o valor calculado é confrontado com um valor crítico do qui-quadrado, ou convertido num valor-p, para decidir se a hipótese nula é rejeitada. Bioestatísticos, psicólogos e pesquisadores de qualquer área com desenhos de medidas repetidas ou de sujeitos emparelhados recorrem ao teste de Friedman quando os dados são ordinais, assimétricos ou têm valores extremos que violariam o pressuposto de normalidade subjacente à ANOVA de medidas repetidas — por exemplo, ao comparar a ordenação de vários produtos feita pelo mesmo painel de jurados. Esta calculadora calcula a estatística de Friedman χ²_F e os graus de liberdade (k−1) a partir das somas de ordens inseridas e do número de sujeitos; não retorna um valor-p, portanto compare χ²_F com um valor crítico do qui-quadrado para esses graus de liberdade (ou consulte o valor-p em um software estatístico). É você que ordena as pontuações de cada sujeito e soma as ordens por tratamento antes de inseri-las, como uma lista separada por vírgulas.