フリードマン検定の例

あるマーケティングアナリストが、ダイレクトメール、新聞広告、および雑誌広告の3種類の宣伝の相対的な宣伝効果を比較したいと考えています。アナリストは乱塊実験を実行します。このマーケティング会社では12のクライアントを対象に3種類の宣伝を1年間行い、各種類に対する1年間の応答をパーセンテージで記録しました。

処理効果の中央値が広告宣伝の種類に応じて異なるかどうかを判断するため、分析者はFriedman検定を使用します。

サンプルデータ広告効果.MTW#を開きます。
統計 > ノンパラメトリック > Friedmanを選択します。
応答に応答を入力します。
処理に広告種別を入力します。
ブロックに会社を入力します。
OKをクリックします。

結果を解釈する

広告宣伝データのp値が有意水準0.05より小さいため、分析者は帰無仮説を棄却し、3種類の広告宣伝の少なくとも1つに異なる効果があると結論付けます。また、ダイレクトメールと雑誌の中央値応答（それぞれ、6.100と8.150）は全体の中央値（9.183）に近いものの、新聞広告の中央値応答（13.300）のほうが実質的に高くなっています。これらの結果は、新聞広告が他の種類の宣伝広告よりも効果性が高い可能性があることを示しています。

方法

処理 = 広告種別
ブロック = 会社

記述統計量

広告種別	N	中央値	順位の和
ダイレクトメール	12	6.1000	16.0
雑誌	12	8.1500	24.0
新聞	12	13.3000	32.0
全体	36	9.1833

検定

帰無仮説	H₀: すべての処理効果がゼロ
対立仮説	H₁: 一部の処理効果がゼロではない

自由度	カイ二乗	p値
2	10.67	0.005