В психологических, медицинских и педагогических исследованиях часто возникает задача: оценить, как меняется состояние одних и тех же испытуемых не просто в контуре «До и После», а в течение длительного времени — в трех, четырех или более временных точках. Например, мы замеряем уровень стресса у студентов до сессии, во время сессии и спустя месяц после её окончания.
Когда точек замера больше двух, классический Т-критерий Вилкоксона или Стьюдента геометрически ломается — использовать их НЕЛЬЗЯ из-за капкана множественных сравнений. Если ваши числовые данные шкал скошены, не подчиняются закону нормального распределения Гаусса или измерены в порядковой (ранговой) шкале, абсолютным академическим стандартом является Критерий Хи-квадрат Фридмана (Friedman Test).
Обычно ради этого непараметрического теста исследователям приходится плутать по сложным многоуровневым меню IBM SPSS. Интеллектуальная Лаборатория Psy-Academy полностью автоматизировала этот процесс. Наш ИИ-движок обсчитает многомерные сдвиги шкал за 5 миллисекунд и выдаст готовое заключение по ГОСТу.
Как устроена матрица импорта для критерия Фридмана шкал?
Чтобы рантайм выдал стопроцентно точный результат, в строки вашей Excel-таблицы необходимо заносить строго одних и тех же людей, а в колонки — временные этапы (минимум 3 столбца числовых баллов). Слова «До/После» в шапку писать не нужно — называйте колонки лаконично.
| ФИО |
ПОЛ |
Депрессия_Замер1_ДО |
Депрессия_Замер2_1МЕС |
Депрессия_Замер3_3МЕС |
| Иванов А.А. |
м |
25 |
18 |
12 |
| Петров Б.Б. |
м |
30 |
22 |
10 |
| Сидоров В.В. |
м |
18 |
19 |
15 |
| Смирнова А.В. |
ж |
22 |
15 |
8 |
| Козлова Е.Н. |
ж |
28 |
20 |
14 |
| Морозов Д.С. |
м |
15 |
14 |
14 |
| Павлова О.И. |
ж |
35 |
25 |
11 |
| Соколов К.В. |
м |
21 |
17 |
9 |
| Васильев Н.А. |
м |
24 |
16 |
13 |
| Новикова М.П. |
ж |
19 |
12 |
7 |
Что покажет Робот-ВАК на Шаге 4 результатов?
ИИ-движок переведет сырые баллы в ранги внутри каждой строки, высчитает эмпирическое значение (\chi _{\text{фр}}^{2}), определит число степеней свободы df и точный уровень значимости p-value.
Рисунок 1 - Интерфейс программы Лаборатория статистики
Если различия достоверны, наш Робот-ВАК автоматически сгенерирует для вас идеальный текст отчета:
«...Применение непараметрического критерия Хи-квадрат Фридмана для связанных выборок доказало наличие статистически достоверного многомерного сдвига показателей шкал (χ² = 18.45, df = 2, p = 0.0001, p < 0.05). Нулевая гипотеза H₀ отвергается. Психический признак претерпевает значимые гомогенные изменения на различных временных этапах эксперимента...»
Рисунок 2 - Подсчет критерия Фридмана
Рисунок 3 - График по критерию Фридмана
Заключение
Таким образом, быстрый и лаконичный способ для подсчета скошенных данных (которые не подчиняются закону нормального распределения Гауса) у одной и той же группы в 3 и более замеров идеально подходит критерий Хи-квадрат Фридмана.
Уважаемые коллеги не путайте критерий Фридмана с дисперсионным анализом. Дисперсионный анализ с повторными измерениями назначается только если все замеры были нормальными, но, если хоть один из замеров был ненормальным по Гаусу мы используем Фридмана.
Вопрос на засыпку, а можем ли мы всегда использовать Фридмана и забыть про дисперсионный анализ? Ответ: Да, можем. Непараметрический критерий Фридмана универсален как для нормального, так и для ненормального распределения, но мощность его приблизительно на 5% ниже, чем у ANOVA. Это научно обосновано и повсеместно используется.
Для подсчета в онлайн формате критерий Фридмана используйте наш онлайн движок, который проанализирует ваши данные и сформирует заключение, которое в дальнейшем можно забрать в диссертацию или дипломную работу.
[[SCIENTIFIC-PANEL]]
Лаборатория статистики
Провести статистический анализ данных онлайн.
[[END-PANEL]]
Программа для подсчета статистики онлайн для психологов: Корреляционный анализ без SPSS