14.4.1 Тест Фридмана

Этот тест представляет собой расширение теста Уилкоксона для случая наличия более чем двух зависимых выборок. Он основывается на ранговых последовательностях, которые строятся для значений всех переменных участвующих в тесте.

произведёте расчёт медиан для диастолического кровяного давления из исследования гипертонии (файл hyper.sav) для четырёх последовательных моментов времени (переменные rrdO, rrdl, rrd6, rrd!2), то получите следующие значения:

Case Processing Summary (Сводная таблица наблюдений)

Median (Медианы)

diast. Blutdruck, Ausgangswert (Диастоли- ческое кровяное давление, исходная величина)

diast. Blutdruck, nach 1 Monat (Диастолическое кровяное давление, через 1 месяц )

diast. Blutdruck, nach 6 Monaten (Диастоли- ческое кровяное давление, через 6 месяцев)

diast. Blutdruck, nach 12 Monaten (Диастоли- ческое кровяное давление, через 12 месяцев)

100,00

95,00

90,00

85,00

Видно, что Диастолическое кровяное давление непрерывно снижается. Этот факт следует проверить при помощи теста на значимость. В приведенном примере речь идёт о нескольких (а именно, — о четырёх) связанных выборках. Подходящим непараметрическим тестом для сравнения этих выборок является тест Фридмана.

В диалоговом окне Вы увидите, что предварительно установлен тест Фридмана (см. рис. 14.4).

Рис. 14.4: Диалоговое окно Tests for Several Related Samples (Тесты для нескольких связанных выборок)

В окне просмотра появятся следующие результаты:

Ranks (Ранговые ряды)

Mean Rank (Средний ранг)

diast. Blutdruck, Ausgangswert (Диастолическое кровяное давление, исходная величина )

3,81

diast. Blutdruck, nach 1 Monat Диастолическое кровяное давление, через 1 месяц )

2,57

diast. Blutdruck, nach 6 Monaten (Диастолическое кровяное давление, через 6 месяцев)

2,02

diast. Blutdruck, nach 12 Monaten (Диастолическое кровяное давление, ЧЙПРЗ 1 9 Миля! ien^

1,60

Test Statistics (Статистика теста)a

N

174

Chi-Square (Хи-квадрат)

317,754

Df

3

Asymp. Sig. (Статистическая значимость)

,000

а. Тест Фридмана

Полученные результаты содержат:

В приведенном примере получился очень значимый показатель р < 0,001. Теперь, применяя попарное тестирование, при помощи теста Уилкоксона Вы самостоятельно можете выяснить, какие временные моменты по отдельности отличаются друг от друга.

Сайт управляется системой uCoz