프리드먼 순위별 이원 분산 분석

Friedman의 순위별 이원 분산 분석은 관련 그룹 간의 차이를 평가합니다. 순서형이거나 정규 분포되지 않은 데이터에 적합합니다.

이 방법은 정규 분포 또는 큰 표본과 같은 기존 ANOVA의 전제 조건이 충족되지 않은 경우에 적용할 수 있습니다.

이 테스트에는 각 조건 내에서 개별 응답의 순위를 매긴 다음 이러한 순위를 사용하여 차이를 감지하는 작업이 포함됩니다.

동일한 참가자 그룹을 대상으로 한 세 가지 매트리스 브랜드의 수면 품질 평가를 고려하십시오. 귀무 가설은 세 가지 브랜드가 모두 동일한 수면의 질을 제공한다는 것입니다.

각 임상시험이 끝난 후, 참가자들은 자신의 수면의 질을 평가한 다음, 순위를 매기고 유의미한 차이를 분석합니다.

표시된 공식을 사용하여 Friedman 통계량을 계산합니다. 여기서 임계값은 0.05 유의 수준에서 작은 표본에 대한 표준 표에서 구합니다.

계산된 Friedman 통계량이 임계값을 초과하므로 귀무 가설은 기각됩니다.

이는 상당한 가치 변동이 있으며 매트리스 브랜드에 따라 수면의 질에 미치는 영향이 다르다는 것을 시사하며, 이는 소비자나 연구자의 선택에 영향을 미칩니다.