Sağlam Friedman Testi
Robust Friedman Test for Repeated Measures · Ayrıca şöyle bilinir: robust rank-based repeated measures test, trimmed-mean Friedman test, Friedman test with robust estimation, Fried-type robust test
Sağlam Friedman testi, çıkarım üzerindeki aykırı değerlerin ve kalın kuyruklu dağılımların etkisini azaltmak için standart sıralama veya ortalama tabanlı özetleri sağlam konum tahminleriyle (genellikle budanmış ortalamalar veya Winsorize edilmiş istatistikler) değiştiren, üç veya daha fazla ilişkili (denek içi) koşulu karşılaştırmak için kullanılan parametrik olmayan bir prosedürdür.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Üç veya daha fazla koşula sahip, sürekli veya sıralı veriler içeren tek yönlü denek içi (tekrarlı ölçümler) bir tasarımınız olduğunda ve standart Friedman veya parametrik tekrarlı ölçümler ANOVA'sını bozacak normallik dışı durum, kalın kuyruklar veya aykırı değerlerden şüphelenmek için nedeniniz olduğunda kullanın. Özellikle standart Friedman testinin kullanılacağı ancak verilerin sıralamaları eşitsiz bir şekilde şişiren aşırı değerler veya çarpıklık gösterdiği durumlarda uygundur. Veriler gerçekten az aykırı değerle normal dağıldığında (bu durumda tekrarlı ölçümler ANOVA'sı daha güçlü olacaktır) veya bloklar arasındaki bağımsızlık ihlal edildiğinde kullanmayın.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Klasik test istatistiklerini şişiren aykırı değerlere ve kalın kuyruklu dağılımlara karşı dirençlidir.
- Denek içi tasarımların blok yapısını korur, tedavi etkilerine karşı duyarlılığı sürdürür.
- Parametrik tekrarlı ölçümler ANOVA'sına göre daha az dağılımsal varsayımda bulunur.
- Aykırı değerlerin orantısız etkiye sahip olduğu küçük örneklemler için uygundur.
- Kontrollü çoklu karşılaştırmalar için sağlam ikili post-hoc testlerle birleştirilebilir.
- Normallik ve homojenlik varsayımları gerçekten geçerli olduğunda tekrarlı ölçümler ANOVA'sından biraz daha az güçlüdür.
- Budama oranının seçimi (genellikle %10 veya %20) önceden belirlenmeli ve sonuçları etkileyebilir.
- Yazılım uygulamaları farklılık gösterir; tüm paketler sağlam varyantı varsayılan olarak sunmaz.
- Budanmış ortalama farklılıklarının yorumlanması, uygulamalı kitleler için sıradan ortalama farklılıklarından daha az sezgiseldir.
- Çok az katılımcı olduğunda, budama verilerin büyük bir kısmını çıkarır ve tahminleri istikrarsızlaştırabilir.
SSS
Sağlam Friedman testi, standart Friedman testinden nasıl farklıdır?
Standart Friedman testi, her bloktaki ham puanları sıralar ve sıra toplamlarının koşullar arasında farklılık gösterip göstermediğini test eder. Sağlam versiyon, aşırı değerlerin etkisini azaltmak için sıralamadan önce veya sıralama sırasında budama veya Winsorizasyon uygular, bu da test istatistiğini aykırı değerlere ve kalın kuyruklara karşı daha az duyarlı hale getirir.
Hangi budama oranını kullanmalıyım?
Rand Wilcox, genel amaçlı bir varsayılan olarak %20 budama önermektedir, bu da sağlamlığı verimlilik kaybına karşı dengeler. Dağılımlar sadece hafifçe normal dışı olduğunda bazen %10'luk bir budama kullanılır. Yanlış pozitiflerin veri odaklı şişmesini önlemek için seçim veri analizinden önce sabitlenmelidir.
Kendall's W hala doğru etki büyüklüğü müdür?
Kendall's W, Friedman tipi testler için yaygın olarak rapor edilen bir etki büyüklüğü olmaya devam etmektedir, ancak sağlam varyantlarda bazı araştırmacılar, sağlam sıralama tabanlı korelasyonu veya budanmış ortalama çerçevesinden türetilen açıklanan varyans analoğunu rapor etmeyi tercih ederler. Hangi etki büyüklüğü metriğini rapor ettiğinizi daima açıklığa kavuşturun.
Bu testi sıralı ölçek verileriyle kullanabilir miyim?
Evet. Testin özünde sıralama tabanlı olması nedeniyle, beş veya daha fazla noktalı Likert ölçekleri gibi sıralı veriler için uygundur. Budama, az kategorili gerçekten sıralı veriler için daha az anlamlıdır, bu nedenle ölçüm ölçeğiniz göz önüne alındığında sağlam modifikasyonun değer katıp katmadığını doğrulayın.
Sağlam Friedman yaklaşımıyla hangi post-hoc testler uyumludur?
Yanlış keşif oranı (Benjamini-Hochberg) veya Bonferroni-Holm düzeltmesi ile ikili sağlam Wilcoxon işaretli sıralama testleri yaygın olarak kullanılır. Wilcox'un WRS2 paketi, genel testin budama mantığına uyan özel sağlam post-hoc prosedürler sunar.
Kaynaklar
- Wilcox, R. R. (2012). Introduction to Robust Estimation and Hypothesis Testing (3rd ed.). Academic Press. ISBN: 978-0123869838
- Friedman, M. (1937). The use of ranks to avoid the assumption of normality implicit in the analysis of variance. Journal of the American Statistical Association, 32(200), 675–701. DOI: 10.1080/01621459.1937.10503522 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Friedman Test for Repeated Measures. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/statistics/robust-friedman-test
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Friedman testiİstatistik↔ karşılaştır
- Tekrarlanan ölçümler ANOVAİstatistik↔ karşılaştır
- Sağlam Kruskal-Wallis Testiİstatistik↔ karşılaştır
- Sağlam Eşleştirilmiş Örneklem t-testiİstatistik↔ karşılaştır
- Sağlam Tekrarlı Ölçümler ANOVA'sıİstatistik↔ karşılaştır
- Sağlam Wilcoxon İşaretli Sıra Testiİstatistik↔ karşılaştır