フリードマン検定の概要

乱塊法で中央値処理効果が異なるかどうかを判定するには、フリードマン検定を使用します。

たとえば、ある製薬研究者が、同腹の動物における酵素の活動に対する3種類の薬剤治療の中央値効果を評価するとします。研究者は、同腹間の遺伝差を説明するためにブロックとして同腹を使用します。

この検定方法では、次の条件を満たしている必要があります。
  • 応答変数は、連続量または順位でなければなりません。
  • 処理の種類はカテゴリでなければなりません。
  • カテゴリブロック変数が1つ必要です。ブロックは、一貫した条件下で実施される実験の連のグループです。ブロック変数の効果について説明するときには、処理効果をより正確に評価することができます。
Friedman検定は、ブロックを使用するDOEモデルと、2つの因子を使用する分散分析(ANOVA)モデルに対するノンパラメトリックの代替検定です。

この分析の場所

Friedman検定を実行するには、統計 > ノンパラメトリック > Friedmanを選択します。

他の分析を使用する場合

カテゴリ因子が1つだけと非正規データがある場合は、クラスカル-ワリス検定またはムードの中央値検定を使用します。

本サイトを使用すると、分析およびコンテンツのカスタマイズのためにクッキーが使用されることに同意したことになります。  当社のプライバシーポリシーをご確認ください