Como realizar o teste de friedman em python

O teste de Friedman é uma alternativa não paramétricaà ANOVA de medidas repetidas . É utilizado para determinar se existe ou não diferença estatisticamente significativa entre as médias de três ou mais grupos em que os mesmos sujeitos aparecem em cada grupo.

Este tutorial explica como realizar o teste de Friedman em Python.

Exemplo: o teste de Friedman em Python

Um pesquisador quer saber se os tempos de reação dos pacientes são iguais com três medicamentos diferentes. Para testar isso, ele mediu o tempo de reação (em segundos) de 10 pacientes diferentes a cada um dos três medicamentos.

Siga as etapas a seguir para realizar o teste de Friedman em Python para determinar se o tempo médio de reação difere entre os medicamentos.

Passo 1: Insira os dados.

Primeiramente, criaremos três tabelas contendo os tempos de resposta de cada paciente em cada um dos três medicamentos:

 group1 = [4, 6, 3, 4, 3, 2, 2, 7, 6, 5]
group2 = [5, 6, 8, 7, 7, 8, 4, 6, 4, 5]
group3 = [2, 4, 4, 3, 2, 2, 1, 4, 3, 2]

Etapa 2: execute o teste de Friedman.

A seguir, realizaremos o teste de Friedman usando a função friedmanchisquare() da biblioteca scipy.stats:

 from scipy import stats

#perform Friedman Test
stats. friedmanchisquare (group1, group2, group3)

(statistic=13.3514, pvalue=0.00126)

Etapa 3: interprete os resultados.

O teste de Friedman utiliza as seguintes hipóteses nulas e alternativas:

A hipótese nula (H ₀ ): A média de cada população é igual.

A hipótese alternativa: (Ha): Pelo menos uma média populacional é diferente das demais.

Neste exemplo, a estatística de teste é 13,3514 e o valor p correspondente é p = 0,00126 . Como esse valor de p é inferior a 0,05, podemos rejeitar a hipótese nula de que o tempo médio de resposta é o mesmo para os três medicamentos.

Ou seja, temos evidências suficientes para concluir que o tipo de medicamento utilizado causa diferenças estatisticamente significativas no tempo de resposta.