So führen sie den friedman-test in stata durch

Der Friedman-Test ist eine nichtparametrische Alternative zur ANOVA mit wiederholten Messungen . Es wird verwendet, um zu bestimmen, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr Gruppen besteht, in denen in jeder Gruppe dieselben Probanden vorkommen.

In diesem Tutorial wird erklärt, wie Sie den Friedman-Test in Stata durchführen.

Beispiel: der Friedman-Test in Stata

Für dieses Beispiel verwenden wir den t43- Datensatz, der die Reaktionszeit von fünf Patienten zeigt, die vier verschiedene Medikamente einnehmen. Da bei jedem Patienten jedes der vier Medikamente gemessen wird, verwenden wir den Friedman-Test, um festzustellen, ob sich die durchschnittliche Reaktionszeit zwischen den Medikamenten unterscheidet.

Befolgen Sie die folgenden Schritte, um den Friedman-Test durchzuführen:

Schritt 1: Daten laden und anzeigen.

Verwenden Sie den folgenden Befehl, um die Daten in Stata zu laden:

Verwenden Sie https://www.stata-press.com/data/r14/t43

Zeigen Sie die Rohdaten mit dem folgenden Befehl an:

br

Schritt 2: Installieren Sie das EMH-Paket.

Um den Friedman-Test durchzuführen, müssen wir das emh- Paket installieren, das in Stata nicht vorinstalliert ist. Um es zu installieren, geben Sie einfach den folgenden Befehl ein:

ssc installiere emh

Es sollte in wenigen Sekunden automatisch installiert werden.

Schritt 3: Führen Sie den Friedman-Test durch.

Sobald das EMH- Paket installiert ist, können wir den Friedman-Test mit der folgenden Syntax durchführen:

EMH-Antwortvariable explanatory_variable, Strata (wiederholte Variable) Anova-Transformation (Rang)

In unserem Fall verwenden wir die folgende Syntax:

Medikamenten-EMH-Score, Stratum (Person) Anova-Transformation (Rang)

So interpretieren Sie das Ergebnis:

Q(3) = 13,5600. Dies ist die Friedman-Teststatistik.

P = 0,0036 . Dies ist der p-Wert, der der Teststatistik zugeordnet ist. Da dieser Wert kleiner als 0,05 ist, können wir die Nullhypothese verwerfen, dass die durchschnittliche Reaktionszeit für alle vier Medikamente gleich ist. Wir haben genügend Beweise, um zu dem Schluss zu kommen, dass die Art der verwendeten Medikamente zu statistisch signifikanten Unterschieden in der Reaktionszeit führt.

Schritt 4: Melden Sie die Ergebnisse.

Abschließend möchten wir Ihnen die Testergebnisse mitteilen. Hier ist ein Beispiel dafür:

An fünf Personen wurde ein Friedman-Test durchgeführt, um die Wirkung von vier verschiedenen Medikamenten auf die Reaktionszeit zu untersuchen. Jede Person nahm jedes Medikament einmal ein.

Die Ergebnisse zeigten, dass die Art der verwendeten Medikamente zu statistisch signifikanten Unterschieden in der Reaktionszeit führte (Q(3) = 13,56, p = 0,0036).