模型弗里德曼显著性检验

弗里德曼检验（Friedman test）是一种非参数的统计检验方法，用于比较同一组被试在多个相关条件下的表现差异是否显著。该检验常用于对排序数据进行分析。

在进行弗里德曼检验时，我们首先将每个被试在不同条件下的观测值进行排名，然后计算每个被试在每个条件下的平均排名。接下来，我们计算各个条件下的平均排名的平均值，并得到一个统计量，称为弗里德曼统计量。最后，我们根据弗里德曼统计量的分布情况，进行显著性检验。

弗里德曼检验的零假设是所有条件下的观测值具有相同的中位数。如果计算得到的弗里德曼统计量的p值小于预先设定的显著性水平（通常为0.05），则我们可以拒绝零假设，认为不同条件下的表现差异是显著的。

需要注意的是，弗里德曼检验要求样本数较多（通常建议每个条件下至少有10个被试），且要求观测值之间是相关的。此外，如果在通过弗里德曼检验发现显著差异后，可以进行进一步的事后比较，如Nemenyi检验或Bonferroni校正等。

相关问题

Friedman检验

Friedman检验，也被称为弗里德曼双向秩方差分析，是一种用于多个相关样本齐一性的统计检验方法。它是由弗里德曼于1973年提出的。这种检验方法适用于顺序级数据，要求有三个或更多组相关的小组，并从搭配的数值中随机地抽取样本。

Friedman检验在统计软件GraphPad Prism中也有相应的实现。需要注意的是，Friedman检验和ANOVA2检验不完全相同。ANOVA2检验同时考虑两个因素对待检验数据的影响，而Friedman检验只注重其中一个因素对待检验数据的影响，而另一个因素则用来区分区组。

如果你想了解更多关于Friedman检验的内容，可以参考这个链接：https://www.cnblogs.com/hdu-zsk/p/6293721.html。

friedman检验

Friedman检验是一种多个相关样本齐一性的统计检验方法，也被称为弗里德曼双向秩方差分析。它的前提要求是顺序级数据、三个或更多组相关的小组，以及从搭配的数值中随机地抽取样本。该方法在1973年由弗里德曼提出。Friedman检验是非参数版的anova2，需要注意的是，它只注重其中一个因素对待检验数据的影响，而另一个因素则是用来区分区组用的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Frideman检验及matlab代码](https://blog.csdn.net/weixin_46271668/article/details/124339774)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Friedman检验](https://blog.csdn.net/lihe4151021/article/details/121545884)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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