Friedman 검정 예

한 마케팅 분석가가 우편물, 신문, 잡지 등 세 가지 종류의 광고의 상대적 효과를 비교하려고 합니다. 분석가는 랜덤화 블럭 실험을 수행합니다. 12명의 고객을 대상으로 1년 동안 세 가지 종류의 광고를 모두 사용했으며 각 광고 종류에 대한 반응의 연간 비율을 기록했습니다.

분석가는 처리 효과의 중위수가 광고 유형별로 다른지 여부를 확인하기 위해 Friedman 검정을 사용합니다.

표본 데이터광고효과.MTW#를 엽니다.
통계분석 > 비모수 통계 > Friedman 검정를 선택합니다.
반응에 반응을 입력합니다.
처리에 광고 방법을 입력합니다.
블럭에 회사을 입력합니다.
확인를 클릭합니다.

결과 해석

광고 데이터에 대한 p-값이 유의 수준 0.05보다 작기 때문에 분석가는 귀무 가설을 기각하고 세 가지 광고 유형 중 하나 이상의 효과가 다르다는 결론을 내립니다. 또한 우편물 광고의 반응 중위수(6.100)와 잡지 광고의 반응 중위수(8.150)는 전체 중위수에 가깝지만 신문 광고의 반응 중위수(13.300)는 상당히 더 높습니다. 이러한 결과는 신문 광고가 다른 광고 유형보다 더 효과적일 수도 있음을 나타냅니다.

방법

처리 = 광고 방법
블럭 = 회사

기술 통계량

광고 방법	N	중위수	순위 합
우편 광고	12	6.1000	16.0
잡지	12	8.1500	24.0
신문	12	13.3000	32.0
전체	36	9.1833

검정

귀무 가설	H₀: 모든 처리 효과가 0입니다.
대립 가설	H₁: 모든 처리 효과가 0은 아닙니다.

DF	카이-제곱	P-값
2	10.67	0.005