{"id":662,"date":"2023-07-29T04:23:02","date_gmt":"2023-07-29T04:23:02","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/come-eseguire-il-test-di-friedman-in-excel\/"},"modified":"2023-07-29T04:23:02","modified_gmt":"2023-07-29T04:23:02","slug":"come-eseguire-il-test-di-friedman-in-excel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/come-eseguire-il-test-di-friedman-in-excel\/","title":{"rendered":"Come eseguire il test di friedman in excel"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Il test di Friedman<\/strong> \u00e8 un’alternativa non parametrica all’ANOVA a misure ripetute<\/a> . Viene utilizzato per determinare se esiste o meno una differenza statisticamente significativa tra le medie di tre o pi\u00f9 gruppi in cui compaiono gli stessi soggetti in ciascun gruppo.<\/span><\/p>\n

Questo tutorial spiega come eseguire il test di Friedman in Excel.<\/span><\/p>\n

Esempio: il test di Friedman in Excel<\/span><\/strong><\/h3>\n

Seguire i passaggi seguenti per eseguire il test di Friedman in Excel.<\/span><\/p>\n

Passaggio 1: inserisci i dati.<\/strong><\/span><\/p>\n

Inserisci i seguenti dati, che mostrano il tempo di reazione (in secondi) di 10 pazienti che assumono tre diversi farmaci. Poich\u00e9 per ogni paziente viene misurato ciascuno dei tre farmaci, utilizzeremo il test di Friedman per determinare se il tempo di reazione medio differisce tra i farmaci.<\/span> <\/p>\n

\"Dati<\/p>\n

Passaggio 2: classificare i dati.<\/strong><\/span><\/p>\n

Successivamente, classifica i valori dei dati in ciascuna riga in ordine crescente utilizzando la funzione =RANK.AVG()<\/strong> . La seguente formula mostra come calcolare il grado del tempo di risposta del paziente 1 al farmaco 1:<\/span> <\/p>\n

\"Rango<\/p>\n

Copia questa formula nel resto delle celle:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Successivamente, calcola la somma dei ranghi per ciascuna colonna e la somma dei quadrati dei ranghi:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Passaggio 3: calcolare la statistica del test e il corrispondente valore p.<\/strong><\/span><\/p>\n

La statistica del test \u00e8 definita come:<\/span><\/p>\n

Q = 12\/nk(k+1) * \u03a3R j<\/sub> 2<\/sup> \u2013 3n(k+1)<\/span><\/p>\n

Oro:<\/span><\/p>\n

    \n
  • n = numero di pazienti<\/span><\/li>\n
  • k = numero di gruppi di trattamento<\/span><\/li>\n
  • R j<\/sub> 2<\/sup> = somma dei ranghi del jesimo<\/sup> gruppo<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Sotto l’ipotesi nulla, Q segue una distribuzione chi-quadrato con k-1 gradi di libert\u00e0.<\/span><\/p>\n

    La schermata seguente mostra le formule utilizzate per calcolare la statistica del test, Q, e il valore p corrispondente:<\/span> <\/p>\n

    \"Calcolo<\/p>\n

    La statistica del test \u00e8 Q = 12,35<\/strong> e il corrispondente valore p \u00e8 p = 0,00208<\/strong> . Poich\u00e9 questo valore \u00e8 inferiore a 0,05, possiamo rifiutare l’ipotesi nulla che il tempo di risposta medio sia lo stesso per tutti e tre i farmaci. Abbiamo prove sufficienti per concludere che il tipo di farmaco utilizzato determina differenze statisticamente significative nel tempo di risposta.<\/span><\/p>\n

    Passaggio 4: riportare i risultati.<\/strong><\/span><\/p>\n

    Infine, vorremmo riportare i risultati del test. Ecco un esempio di come eseguire questa operazione:<\/span><\/p>\n

    \n

    \u00c8 stato eseguito un test di Friedman su 10 pazienti per esaminare l’effetto di tre diversi farmaci sul tempo di risposta. Ogni paziente ha utilizzato ciascun farmaco una volta.<\/span><\/p>\n

    I risultati hanno mostrato che il tipo di farmaco utilizzato ha comportato differenze statisticamente significative nel tempo di risposta (Q = 12,35, p = 0,00208).<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Il test di Friedman \u00e8 un’alternativa non parametrica all’ANOVA a misure ripetute . Viene utilizzato per determinare se esiste o meno una differenza statisticamente significativa tra le medie di tre o pi\u00f9 gruppi in cui compaiono gli stessi soggetti in ciascun gruppo. Questo tutorial spiega come eseguire il test di Friedman in Excel. 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