Spss 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、SPSS でフリードマン テストを実行する方法を説明します。

例: SPSS のフリードマン テスト

研究者らは、4 つの異なる薬剤が異なる反応時間を引き起こすかどうかを知りたいと考えています。これをテストするために、彼らは 4 つの異なる薬に対する 5 人の患者の反応時間を測定しました。

SPSS でフリードマン テストを実行して、薬物間で反応時間が異なるかどうかを判断するには、次の手順を実行します。

ステップ 1: データを入力します。

次のデータを入力します。これは、4 つの薬剤に対する 5 人の患者の反応時間 (秒単位) を示します。

ステップ 2: フリードマン テストを実行します。

[分析]タブ、 [ノンパラメトリック テスト] 、 [レガシー ダイアログ] 、 [K 関連サンプル] の順にクリックします。

表示される新しいウィンドウで、4 つの薬物変数を[テスト変数]というラベルの付いた領域にドラッグします。 [Friedman]の横のボックスがオンになっていることを確認し、 [OK]をクリックします。

ステップ 3: 結果を解釈します。

[OK]をクリックすると、フリードマン テストの結果が表示されます。

結果を解釈する方法は次のとおりです。

N:データセット内の個人の総数。

カイ二乗:フリードマン検定統計量。

df: #groups-1 = 4-1 = 3 として計算される自由度。

無症状。 Sig: 3 自由度の検定統計量に関連付けられた p 値。この場合、p 値は0.004です。これは、カイ二乗スコアから P 値への計算ツールを使用して計算することもできます。

p 値は 0.05 未満であるため、応答時間が 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 人の個人に対してフリードマン テストが実行されました。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 (X ² = 13.56、p = 0.004)。