{"id":855,"date":"2023-07-28T12:51:26","date_gmt":"2023-07-28T12:51:26","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/friedman-testet-python\/"},"modified":"2023-07-28T12:51:26","modified_gmt":"2023-07-28T12:51:26","slug":"friedman-testet-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/friedman-testet-python\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie den friedman-test in python durch"},"content":{"rendered":"

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Der Friedman-Test<\/a> ist eine nichtparametrische Alternative zur ANOVA mit wiederholten Messungen<\/a> . 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.<\/span><\/p>\n

In diesem Tutorial wird erkl\u00e4rt, wie Sie den Friedman-Test in Python durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n

Beispiel: der Friedman-Test in Python<\/strong><\/h3>\n

Ein Forscher m\u00f6chte wissen, ob die Reaktionszeiten von Patienten auf drei verschiedene Medikamente gleich sind. Um dies zu testen, ma\u00df er die Reaktionszeit (in Sekunden) von 10 verschiedenen Patienten auf jedes der drei Medikamente.<\/span><\/p>\n

Befolgen Sie die folgenden Schritte, um den Friedman-Test in Python durchzuf\u00fchren und festzustellen, ob sich die durchschnittliche Reaktionszeit zwischen den Medikamenten unterscheidet.<\/span><\/p>\n

Schritt 1: Geben Sie die Daten ein.<\/strong><\/span><\/p>\n

Zun\u00e4chst erstellen wir drei Tabellen mit den Reaktionszeiten f\u00fcr jeden Patienten auf jedes der drei Medikamente:<\/span><\/p>\n

 group1 = [4, 6, 3, 4, 3, 2, 2, 7, 6, 5]\ngroup2 = [5, 6, 8, 7, 7, 8, 4, 6, 4, 5]\ngroup3 = [2, 4, 4, 3, 2, 2, 1, 4, 3, 2]<\/strong><\/pre>\n
 Schritt 2: F\u00fchren Sie den Friedman-Test durch.<\/strong><\/span><\/p>\n
 Als n\u00e4chstes f\u00fchren wir den Friedman-Test mit der Funktion friedmanchisquare()<\/a> aus der Bibliothek scipy.stats durch:<\/span><\/p>\n
 from<\/span> scipy import<\/span> stats\n\n#perform Friedman Test\n<\/span>stats. friedmanchisquare<\/span> (group1, group2, group3)\n\n(statistic=13.3514, pvalue=0.00126)<\/strong><\/pre>\n
 Schritt 3: Interpretieren Sie die Ergebnisse.<\/strong><\/span><\/p>\n
 Der Friedman-Test verwendet die folgenden Null- und Alternativhypothesen:<\/span><\/p>\n
 Die Nullhypothese (H 0<\/sub> ):<\/strong> Der Mittelwert jeder Population ist gleich.<\/span><\/p>\n
 Die Alternativhypothese: (Ha):<\/strong> Mindestens ein Populationsmittelwert unterscheidet sich von den anderen.<\/span><\/p>\n
 In diesem Beispiel betr\u00e4gt die Teststatistik 13,3514<\/strong> und der entsprechende p-Wert ist p = 0,00126<\/strong> . Da dieser p-Wert kleiner als 0,05 ist, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese zur\u00fcckweisen, dass die durchschnittliche Reaktionszeit f\u00fcr alle drei Medikamente gleich ist.<\/span><\/p>\n
 Mit anderen Worten: Wir haben gen\u00fcgend Beweise, um zu dem Schluss zu kommen, dass die Art der verwendeten Medikamente statistisch signifikante Unterschiede in der Reaktionszeit verursacht.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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