كيفية إجراء اختبار فريدمان في بايثون

اختبار فريدمان هو بديل غير معلمي للقياسات المتكررة ANOVA . يتم استخدامه لتحديد ما إذا كان هناك فرق ذو دلالة إحصائية بين متوسطات ثلاث مجموعات أو أكثر تظهر فيها نفس المواضيع في كل مجموعة أم لا.

يشرح هذا البرنامج التعليمي كيفية إجراء اختبار فريدمان في بايثون.

مثال: اختبار فريدمان في بايثون

يريد أحد الباحثين معرفة ما إذا كانت أوقات رد فعل المرضى متساوية عند تناول ثلاثة أدوية مختلفة. ولاختبار ذلك، قام بقياس زمن رد الفعل (بالثواني) لعشرة مرضى مختلفين لكل دواء من الأدوية الثلاثة.

اتبع الخطوات التالية لإجراء اختبار فريدمان في بايثون لتحديد ما إذا كان متوسط وقت التفاعل يختلف بين الأدوية.

الخطوة 1: أدخل البيانات.

أولاً، سنقوم بإنشاء ثلاثة جداول تحتوي على أوقات الاستجابة لكل مريض على كل من الأدوية الثلاثة:

 group1 = [4, 6, 3, 4, 3, 2, 2, 7, 6, 5]
group2 = [5, 6, 8, 7, 7, 8, 4, 6, 4, 5]
group3 = [2, 4, 4, 3, 2, 2, 1, 4, 3, 2]

الخطوة الثانية: إجراء اختبار فريدمان.

بعد ذلك، سنقوم بإجراء اختبار فريدمان باستخدام الدالة Friedmanchisquare() من مكتبة scipy.stats:

 from scipy import stats

#perform Friedman Test
stats. friedmanchisquare (group1, group2, group3)

(statistic=13.3514, pvalue=0.00126)

الخطوة 3: تفسير النتائج.

يستخدم اختبار فريدمان الفرضيات الصفرية والبديلة التالية:

الفرضية الصفرية (H ₀ ): متوسط كل مجتمع متساوي.

الفرضية البديلة: (Ha): يوجد وسط مجتمعي واحد على الأقل يختلف عن المتوسطات الأخرى.

في هذا المثال، إحصائيات الاختبار هي 13.3514 والقيمة p المقابلة هي p = 0.00126 . وبما أن هذه القيمة p أقل من 0.05، يمكننا رفض الفرضية الصفرية القائلة بأن متوسط وقت الاستجابة هو نفسه لجميع الأدوية الثلاثة.

بمعنى آخر، لدينا ما يكفي من الأدلة لنستنتج أن نوع الدواء المستخدم يسبب اختلافات ذات دلالة إحصائية في زمن الاستجابة.