So führen Sie den Friedman-Test in SPSS durch

Der Friedman-Test ist eine nicht parametrische Alternative zur ANOVA mit wiederholten Messungen. Es wird verwendet, um zu bestimmen, ob es einen statistisch signifikanten Unterschied zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr Gruppen gibt, in denen in jeder Gruppe dieselben Probanden auftauchen.

In diesem Tutorial wird erklärt, wie der Friedman-Test in SPSS durchgeführt wird.

Beispiel: Der Friedman-Test in SPSS

Forscher wollen wissen, ob vier verschiedene Medikamente zu unterschiedlichen Reaktionszeiten führen. Um dies zu testen, messen sie die Reaktionszeit von fünf Patienten auf die vier verschiedenen Medikamente.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um den Friedman-Test in SPSS durchzuführen und festzustellen, ob die Reaktionszeit zwischen den Arzneimitteln unterschiedlich ist.

Schritt 1: Geben Sie die Daten ein.

Geben Sie die folgenden Daten ein, die die Reaktionszeit (in Sekunden) von fünf Patienten auf die vier Medikamente anzeigen:

Schritt 2: Führen Sie den Friedman-Test durch.

Klicken Sie auf die Registerkarte Analysieren, dann auf Nichtparametrische Tests, dann auf Legacy-Dialoge und dann auf K Verwandte Beispiele.

Ziehen Sie im neuen Fenster, das angezeigt wird, alle vier Arzneimittelvariablen in das Feld Testvariablen. Stellen Sie sicher, dass das Kontrollkästchen neben Friedman aktiviert ist, und klicken Sie dann auf OK.

Schritt 3: Interpretieren Sie die Ergebnisse.

Sobald Sie auf OK klicken, werden die Ergebnisse des Friedman-Tests angezeigt:

So interpretieren Sie die Ausgabe:

N: Die Gesamtzahl der Personen im Datensatz.

Chi-Quadrat: Die Teststatistik des Friedman-Tests.

df: Die Freiheitsgrade, berechnet als # groups-1 = 4-1 = 3.

Asymp. Sig: Der mit der Teststatistik verknüpfte p-Wert mit 3 Freiheitsgraden. In diesem Fall beträgt der p-Wert 0,004.

Da der p-Wert kleiner als 0,05 ist, können wir die Nullhypothese ablehnen, dass die Reaktionszeit für alle vier Medikamente gleich ist. Wir haben genügend Beweise, um zu dem Schluss zu kommen, dass die Art des verwendeten Arzneimittels zu statistisch signifikanten Unterschieden in der Reaktionszeit führt.

Schritt 4: Ergebnisse.

Zuletzt möchten wir die Testergebnisse melden. Hier ist ein Beispiel dafür:

Ein Friedman-Test wurde an fünf Personen durchgeführt, um die Wirkung von vier verschiedenen Arzneimitteln auf die Reaktionszeit zu untersuchen. Jeder Einzelne benutzte jedes Medikament einmal.

Die Ergebnisse zeigten, dass die Art des verwendeten Arzneimittels zu statistisch signifikanten Unterschieden in der Reaktionszeit führte (X ² = 13,56, p = 0,004).