StatBlank
← Все методы

Критерий Фридмана — онлайн-калькулятор

Критерий Фридмана сравнивает три и более замера у одних и тех же участников — например, «до / через месяц / через полгода». Это непараметрический аналог дисперсионного анализа для связанных данных: он работает с рангами и не требует нормального распределения. Заполните таблицу (строка — участник, столбцы — замеры) — калькулятор посчитает χ²ᵣ, p-уровень и сделает вывод.

Сравнение трёх и более замеров у одних и тех же испытуемых (например, «до / через месяц / через полгода»). Непараметрический аналог дисперсионного анализа для связанных данных.

Каждая строка — один испытуемый. Значения замеров в строке — через пробел или табуляцию (можно вставить из Excel). Дробные — через запятую.

Когда применять критерий Фридмана

  • Одних и тех же участников измеряют три и более раз (повторные замеры).
  • Данные — оценки, баллы (ранговая шкала) или числовые с ненормальным распределением.
  • Если замеров всего два — используйте критерий Вилкоксона. Если участники в группах разные — критерий Краскела-Уоллиса.

Как понять результат

Главное число — p-уровень. Если p < 0,05 — между замерами есть значимые различия. Если p > 0,05 — значимых различий нет.

Эмпирическое χ²ᵣ сравнивают с критическим: если больше критического — различия значимы. Коэффициент конкордации Кендалла (W) показывает силу эффекта.

Важно: критерий показывает только, что различия между замерами есть, но не указывает, между какими именно — для этого нужны попарные сравнения.

Критические значения (по таблице χ²)

Статистика критерия Фридмана (χ²ᵣ) подчиняется распределению χ² с числом степеней свободы df = k − 1, где k — число замеров. Поэтому критическое значение берут из таблицы χ². Различия значимы, если χ²ᵣ БОЛЬШЕ критического. Калькулятор сравнивает сам и даёт p-уровень.

Критические значения χ²ᵣ (по χ²)

Число замеров kdf = k − 1p ≤ 0,05p ≤ 0,01
325,9919,210
437,81511,345
549,48813,277
6511,07015,086

При малом числе участников распределение χ²ᵣ лишь приближённо χ²; калькулятор это учитывает.

Частые вопросы

Связанные методы