Friedmanの二元配置分散分析の順位付け

フリードマンの二元配置分散分析は、関連するグループ間の違いを評価します。これは、順序分布のデータまたは正規分布していないデータに最適です。

この方法は、正規分布や大きなサンプルなど、従来の分散分析の前提条件が満たされていない場合に適用できます。

このテストでは、各条件内の個々の回答をランク付けし、これらのランクを使用して違いを検出します。

同じ参加者グループを使用して、3つの異なるマットレスブランドにわたる睡眠の質の評価について考えてみましょう。帰無仮説は、3つのブランドすべてが同じ睡眠の質を提供することを示しています。

各試験の後、参加者は自分の睡眠の質を評価し、その後、ランク付けされ、有意なばらつきがないか分析されます。

示されている計算式を使用して、フリードマン統計量を計算します。ここでは、臨界値は、0.05 の有意水準の小さなサンプルの標準表から取得されます。

計算されたフリードマン統計量が棄却限界値を超えているため、帰無仮説は棄却されます。

これは、価値に大きなばらつきがあり、マットレスのブランドが異なれば睡眠の質への影響も異なることを示唆しており、消費者や研究者の選択を導いています。