Friedman စမ်းသပ်မှု- အဓိပ္ပါယ်၊ ဖော်မြူလာနှင့် ဥပမာ
Friedman စမ်းသပ်မှု သည် ANOVA ထပ်ခါတလဲလဲတိုင်းတာခြင်းအတွက် ပါရာမက်ထရစ်မဟုတ်သော အခြားရွေးချယ်စရာတစ်ခုဖြစ်သည်။
အုပ်စုတစ်ခုစီတွင် တူညီသောဘာသာရပ်များ ပေါ်လာသည့် အုပ်စုသုံးစု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော အုပ်စုများကြားတွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသော ခြားနားမှု ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် ၎င်းကို အသုံးပြုသည်။
Friedman စမ်းသပ်မှုကို ဘယ်အချိန်မှာ အသုံးပြုရမလဲ
Friedman test ကို အခြေအနေ နှစ်ခုတွင် အသုံးများသည်။
1. အချိန်သုံးမှတ်ဖြင့် ဘာသာရပ်များ၏ ပျမ်းမျှရမှတ်များကို တိုင်းတာပါ။
ဥပမာအားဖြင့်၊ လေ့ကျင့်ရေးပရိုဂရမ်မစတင်မီတစ်လ၊ ပရိုဂရမ်စတင်ပြီးနောက်တစ်လနှင့် ပရိုဂရမ်ကိုအသုံးပြုပြီးနောက် နှစ်လအကြာတွင် ဘာသာရပ်များ၏လက်ကျန်နှလုံးခုန်နှုန်းကို သင်တိုင်းတာလိုပေမည်။ ဤအချိန်အချက်သုံးချက်တွင် လူနာများ၏ ပျမ်းမျှလက်ကျန်နှလုံးခုန်နှုန်းမှာ သိသာထင်ရှားစွာ ကွာခြားမှုရှိမရှိ သိနိုင်ရန် Friedman စမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
2. မတူညီသောအခြေအနေသုံးမျိုးတွင် ဘာသာရပ်များ၏ ပျမ်းမျှရမှတ်များကို တိုင်းတာပါ။
ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည် မတူညီသော ရုပ်ရှင် သုံးခုကို ကြည့်ရှုရန် ဘာသာရပ်များကို တောင်းဆိုနိုင်ပြီး ၎င်းတို့ကို မည်မျှ နှစ်သက်သည်ကို အခြေခံ၍ တစ်ခုစီကို အဆင့်သတ်မှတ်နိုင်သည်။ နမူနာတိုင်းတွင် ခေါင်းစဉ်တစ်ခုစီ ပေါ်လာသောကြောင့်၊ ရုပ်ရှင်သုံးကား၏ ပျမ်းမျှအဆင့်သတ်မှတ်ချက်တွင် သိသာထင်ရှားစွာ ကွာခြားမှုရှိမရှိ သိနိုင်ရန် Friedman စမ်းသပ်မှုကို သင်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
Friedman စမ်းသပ်မှု- ဥပမာ
ဆေးဝါးသုံးမျိုးတွင် ဘာသာရပ်များ၏ ပျမ်းမျှတုံ့ပြန်မှုအချိန် ကွာခြားမှုရှိမရှိ ကျွန်ုပ်တို့ သိလိုသည်ဆိုပါစို့။ ၎င်းကိုစမ်းသပ်ရန်အတွက် လူနာ 10 ဦးကို စုဆောင်းပြီး မတူညီသော ဆေးဝါးသုံးမျိုးဖြင့် ၎င်းတို့၏ တုံ့ပြန်မှုအကြိမ် (စက္ကန့်အတွင်း) တစ်ခုစီကို တိုင်းတာပါသည်။ လူနာတစ်ဦးစီအတွက် ရလဒ်များကို အောက်တွင်ဖော်ပြထားသည်။
လူနာတစ်ဦးစီသည် ဆေးဝါးသုံးမျိုးမှ တစ်ခုစီကို တိုင်းတာသောကြောင့်၊ ဆေးဝါးသုံးမျိုးအကြား ပျမ်းမျှတုံ့ပြန်မှုအချိန်ကွာခြားမှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် Friedman test ကို အသုံးပြုပါမည်။
အဆင့် ၁။ ယူဆချက်များကို ဖော်ပြပါ။
null hypothesis (H 0 ) : µ 1 = µ 2 = µ 3 (လူဦးရေတစ်လျှောက် ပျမ်းမျှ တုံ့ပြန်မှုအကြိမ်များသည် အားလုံးတူညီသည်)
အခြားယူဆချက်- (ဟာ)- အနည်းဆုံး လူဦးရေ ဆိုသည်မှာ ကျန်နှင့် ကွဲပြားသည်။
အဆင့် 2. Friedman စမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်ပါ။
အောက်ပါထည့်သွင်းမှုကို အသုံးပြု၍ Friedman စမ်းသပ်ဂဏန်းတွက်စက်ကို အသုံးပြုပါမည်။
“Calculate” ကို နှိပ်လိုက်သည်နှင့်၊ အောက်ပါရလဒ်သည် အလိုအလျောက် ပေါ်လာမည်ဖြစ်သည်။
အဆင့် 3- ရလဒ်များကို ဘာသာပြန်ပါ။
စမ်းသပ်စာရင်းအင်းသည် Q = 12.35 ဖြစ်ပြီး သက်ဆိုင်ရာ p-value မှာ p = 0.00208 ဖြစ်သည်။ ဤတန်ဖိုးသည် 0.05 ထက်နည်းသောကြောင့်၊ ဆေးဝါးသုံးမျိုးလုံးအတွက် ပျမ်းမျှတုံ့ပြန်ချိန်သည် တူညီသည်ဟူသော null hypothesis ကို ငြင်းပယ်နိုင်ပါသည်။
အသုံးပြုသည့်ဆေးဝါးအမျိုးအစားသည် တုံ့ပြန်မှုအချိန်အတွင်း ကိန်းဂဏန်းအချက်အလတ်ပိုင်းခြားနားချက်များကို ဖြစ်ပေါ်စေကြောင်း ကောက်ချက်ချရန် လုံလောက်သောအထောက်အထားရှိသည်။
အဆင့် 4- ရလဒ်များကို သတင်းပို့ပါ။
နောက်ဆုံးအနေနဲ့ စာမေးပွဲရလဒ်တွေကို အစီရင်ခံချင်ပါတယ်။ ဤသည်မှာ ဤအရာကို ပြုလုပ်ပုံ၏ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။
Friedman test သည် လူနာ ၁၀ ဦးတွင် တုံ့ပြန်ချိန်ပေါ် မတူညီသော ဆေးဝါးသုံးမျိုး၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို စစ်ဆေးရန် ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ လူနာတစ်ဦးစီသည် ဆေးတစ်ကြိမ်စီသုံးသည်။
ရလဒ်များက အသုံးပြုသော ဆေးအမျိုးအစားသည် တုံ့ပြန်ချိန်အတွင်း ကိန်းဂဏန်းသိသိသာသာ ကွဲပြားမှုများ ဖြစ်ပေါ်ခဲ့သည် (Q = 12.35၊ p = 0.00208)။
ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ
အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများတွင် Friedman စာမေးပွဲကို မတူညီသော စာရင်းအင်းဆော့ဖ်ဝဲကို အသုံးပြု၍ မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-
Excel တွင် Friedman Test ကိုမည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
R တွင် Friedman စာမေးပွဲကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
Python တွင် Friedman Test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
Stata တွင် Friedman စမ်းသပ်မှုပြုလုပ်နည်း
အွန်လိုင်း Friedman စမ်းသပ်ဂဏန်းတွက်စက်
စာရေးသူအကြောင်း
Benjamin Anderson
မင်္ဂလာပါ၊ ကျွန်ုပ်သည် အငြိမ်းစား စာရင်းအင်း ပါမောက္ခ ဘင်ဂျမင်ဖြစ်ပြီး သီးသန့် Statorials ဆရာအဖြစ် လှည့်ပတ်ပါသည်။ စာရင်းဇယားနယ်ပယ်တွင် ကျယ်ပြန့်သောအတွေ့အကြုံနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုနှင့်အတူ၊ Statorials မှတစ်ဆင့် ကျောင်းသားများကို ခွန်အားဖြစ်စေရန်အတွက် ကျွန်ုပ်၏အသိပညာကို မျှဝေလိုပါသည်။ ပိုသိတယ်။