So führen Sie den Friedman-Test in Stata 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 Stata durchgeführt wird.

Beispiel: Der Friedman-Test in Stata

Für dieses Beispiel verwenden wir den t43-Datensatz, der die Reaktionszeit von fünf Patienten auf vier verschiedene Medikamente zeigt. Da jeder Patient an jedem der vier Medikamente gemessen wird, verwenden wir den Friedman-Test, um festzustellen, ob die mittlere Reaktionszeit zwischen den Medikamenten unterschiedlich ist.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um den Friedman-Test durchzuführen:

Schritt 1: Laden und Anzeigen der Daten.

Verwenden Sie den folgenden Befehl, um die Daten in Stata zu laden:

use Sie http://www.stata-press.com/data/r14/t43

Zeigen Sie die Rohdaten mit dem folgenden Befehl an:

br

Schritt 2: Installieren Sie das emh-Paket.

Um den Friedman-Test durchzuführen, müssen wir das emh-Paket installieren, das in Stata nicht vorinstalliert ist. Um es zu installieren, geben Sie einfach den folgenden Befehl ein:

ssc install emh

Es sollte innerhalb weniger Sekunden automatisch installiert werden.

Schritt 3: Führen Sie den Friedman-Test durch.

Sobald das emh-Paket installiert ist, können wir den Friedman-Test mit der folgenden Syntax durchführen:

emh response_variable explanatory_variable, strata(repeated variable) anova transformation(rank)

In unserem Fall verwenden wir die folgende Syntax:

emh score drug, strata(person) anova transformation(rank)

So interpretieren Sie die Ausgabe:

Q (3) = 13,5600. Dies ist die Teststatistik des Friedman-Tests.

P = 0,0036. Dies ist der p-Wert, der der Teststatistik zugeordnet ist. Da dieser Wert weniger als 0,05 beträgt, können wir die Nullhypothese ablehnen, dass die mittlere 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 5 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 (Q (3) = 13,56, p = 0,0036).