Stata でフリードマン テストを実行する方法


フリードマン検定は、反復測定 ANOVA に代わるノンパラメトリックな検定です。各グループに同じ被験者が含まれる 3 つ以上のグループの平均値の間に統計的に有意な差があるかどうかを判断するために使用されます。

このチュートリアルでは、Stata でフリードマン テストを実行する方法を説明します。

例: Stata のフリードマン テスト

この例では、4 つの異なる薬を服用している 5 人の患者の反応時間を示すt43データセットを使用します。各患者は 4 つの薬剤のそれぞれについて測定されるため、フリードマン テストを使用して、平均反応時間が薬剤間で異なるかどうかを判断します。

フリードマン テストを実行するには、次の手順に従います。

ステップ 1: データをロードして表示します。

次のコマンドを使用してデータを Stata にロードします。

https://www.stata-press.com/data/r14/t43 を使用してください

次のコマンドを使用して生データを表示します。

br

Stata でのフリードマン テストの例

ステップ 2: emh パッケージをインストールします。

フリードマン テストを実行するには、Stata にはプレインストールされていないemhパッケージをインストールする必要があります。インストールするには、次のコマンドを入力するだけです。

ssc インストール emh

数秒以内に自動的にインストールされます。

ステップ 3: フリードマン テストを実行します。

emhパッケージがインストールされたら、次の構文を使用してフリードマン テストを実行できます。

emh 応答変数 Explain_variable、層 (反復変数) 分散分析 (ランク)

この例では、次の構文を使用します。

薬物 EMH スコア、層 (人) 分散分析 (ランク)

Stata でのフリードマン テストの出力

結果を解釈する方法は次のとおりです。

Q(3) = 13.5600。これはフリードマン検定統計量です。

P = 0.0036 。これは検定統計量に関連付けられた p 値です。この値は 0.05 未満であるため、平均応答時間は 4 つの薬剤すべてで同じであるという帰無仮説を棄却できます。私たちは、使用される薬剤の種類によって反応時間に統計的に有意な差が生じると結論付けるのに十分な証拠を持っています。

ステップ 4: 結果を報告します。

最後に実験結果を報告したいと思います。これを行う方法の例を次に示します。

反応時間に対する 4 つの異なる薬剤の影響を調べるために、5 人に対してフリードマン テストが実施されました。各個人は各薬剤を 1 回ずつ使用しました。

結果は、使用された薬剤の種類によって反応時間に統計的に有意な差が生じることが示されました (Q(3) = 13.56、p = 0.0036)。

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