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SPSS でフリードマン検定を行う方法

SPSS で対応のある多群のノンパラメトリック検定である、フリードマン検定を行う方法

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目次

概略

分析メニューのノンパラメトリック検定 → 対応サンプル というメニューから行う

対応サンプルのメニューを開いた後に、解析する変数を選択し、検定の種類を選択するという流れになる

手順

以下、手順をスクショとともに説明していく

1.分析 → ノンパラメトリック検定 → 対応サンプルを選択する

2.フィールドタブで、検定フィールドに、反復測定値の変数を投入(例では、3 回測定なので、3 つの変数を投入)

3.設定タブで、分布の比較 → Friedman (フリードマン)にチェック

複数の比較は、すべてのペアごとにしておく

実行をクリックすると結果が表示される

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結果の読み方

「対応サンプルによる Friedman の順位付けによる変数の双方向分析の要約」という表が見るべきメインの表

黄色ハイライトのとおり、統計学的有意で、いずれかの群(時点)が異なることが言える

ペアごとの比較(多重比較)の結果は以下のとおり

CDratio1 と CDratio3、CDratio2 と CDratio3 がいずれも統計学的有意に異なるという結果であった

調整済み有意確率とある有意確率のほうが、Bonferroni 調整が行われている P 値である

まとめ

SPSS でフリードマン検定と多重比較を同時に行い、結果の見方を解説した

何らか参考になれば

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第1章臨床研究ではなぜ統計が必要なのか?計画することの重要性
  • 推定ってどんなことをしているの?
  • 臨床研究を計画するってどういうこと?
  • どうにかして標本平均を母平均に近づけられないか?
第2章:研究目的をどれだけ明確にできるのかが重要
  • データさえあれば解析でどうにかなる、という考え方は間違い
  • 何を明らかにしたいのか? という研究目的が重要
  • 研究目的は4種類に分けられる
  • 統計専門家に相談する上でも研究目的とPICOを明確化しておく
第3章:p値で結果が左右される時代は終わりました
  • アメリカ統計協会(ASA)のp値に関する声明で指摘されていること
  • そうは言っても、本当に有意差がなくてもいいの…?
  • なぜ統計専門家はp値を重要視していないのか
  • 有意差がない時に「有意な傾向があった」といってもいい?
  • 統計を放置してしまうと非常にまずい
第4章:多くの人が統計を苦手にする理由
  • 残念ながら、セミナー受講だけで統計は使えません。
  • インプットだけで統計が使えない理由
  • どうやったら統計の判断力が鍛えられるか?
  • 統計は手段なので正解がないため、最適解を判断する力が必要
第5章:統計を使えるようになるために今日から何をすれば良いか?
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第6章:統計を学ぶために重要な環境
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この記事を書いた人

統計 ER ブログ執筆者

元疫学研究者

統計解析が趣味

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