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Friedman检验结果解读:多组配对数据的非参数比较

Friedman检验结果解读:多组配对数据的非参数比较

多样本Friedman结果解读

一、分析方法概述

Friedman检验是一种非参数统计方法,用于检验多个相关样本(配对样本)之间是否存在显著性差异,是重复测量设计中方差分析的非参数替代方法。与参数方法不同,Friedman检验不要求数据服从正态分布,而是基于秩次进行检验,因此适用于数据不满足正态性假设的情形。检验的原假设为“各组之间不存在显著性差异”。若检验结果显著(p<0.05),则需进一步进行事后多重比较(如Nemenyi检验)以确定具体差异所在。此外,Kendall W系数及其衍生的效应量指标可用于衡量差异的实际意义大小。本研究借助SPSSAU软件,采用Friedman检验分析四种方案得分之间是否存在显著性差异。

在SPSSAU【实验/医学研究】模块选择【多样本Friedman检验】,将变量拖拽至右侧对应分析框,操作如下图:

二、Friedman检验结果分析

表1报告了四种方案得分的Friedman检验结果。本次分析共包含96个配对样本,每个样本在四种方案下均有得分。从检验统计量来看,χ²值为185.488,对应的p值为0.000,远小于0.01的显著性水平,因此在1%的水平上强烈拒绝原假设,表明四种方案的得分之间存在极其显著的统计学差异。

Kendall W系数为0.644,该值介于0到1之间,反映了评价者(或配对组)之间的一致性程度。W=0.644表明四种方案之间的排序具有较高的一致性。基于Kendall W计算的效应量为0.488,按照一般标准(W<0.1为微弱,0.1<W<0.3为弱效应,0.3<W<0.5为中等效应,W>0.5为强效应),0.488处于中等偏强的效应水平,接近强效应阈值,说明四种方案之间的差异不仅具有统计显著性,还具有实际意义。

从中位数来看,四种方案得分的中位数依次为:方案A(69.535)< 方案B(72.830)< 方案C(75.670)< 方案D(78.130),呈现出逐级递增的趋势。方案D的中位数最高(78.130),方案A最低(69.535),二者相差8.595分。从四分位间距来看,方案A的IQR为9.590(73.722-64.132),方案B为10.035(77.813-67.778),方案C为11.746(81.468-69.722),方案D为12.940(83.805-70.865),离散程度随方案得分的提高而略有增大。

三、Nemenyi事后多重比较

表2报告了Nemenyi事后两两比较的结果。由于Friedman检验整体显著,进一步进行事后比较以确定具体差异来源。结果显示,六种两两组合的差异均达到统计显著水平。

方案A与方案B的中位数差值为-3.295(p=0.001),方案A与方案C的差值为-6.135(p=0.001),方案A与方案D的差值为-8.595(p=0.001),表明方案A的得分显著低于其余三种方案。方案B与方案C的差值为-2.840(p=0.001),方案B与方案D的差值为-5.300(p=0.001),表明方案B的得分也显著低于方案C和方案D。方案C与方案D的差值为-2.460(p=0.011),虽然差异幅度最小,但仍在0.05水平上显著。

综合来看,六种两两比较的p值均小于0.05(其中五组p=0.001,一组p=0.011),表明四种方案之间两两均存在显著差异。中位数差值的绝对值从大到小排序为:方案A vs 方案D(8.595)> 方案A vs 方案C(6.135)> 方案B vs 方案D(5.300)> 方案A vs 方案B(3.295)> 方案B vs 方案C(2.840)> 方案C vs 方案D(2.460)。

图1 四种方案得分箱线图

图2 四种方案得分对比图

图1的箱线图直观展示了四种方案得分的分布特征。从图中可以看出,方案D的得分分布整体位于最高位置,方案A最低,方案B和方案C居中。四种方案的箱体存在明显的位置差异,且中位数线的位置呈现出清晰的递增梯度。图2进一步以对比的形式呈现了四种方案得分的差异,与箱线图的结论一致。

四、结论

Friedman检验结果表明,四种方案的得分之间存在极其显著的差异(χ²=185.488,p=0.000),Kendall W系数为0.644,效应量为0.488(中等偏强效应)。Nemenyi事后多重比较显示,四种方案之间两两差异均达到统计显著水平(p<0.05)。方案D的得分最高(中位数=78.130),方案A最低(中位数=69.535),四种方案形成了显著的递增排序:A < B < C < D。这一结果为方案优选提供了可靠的统计依据。

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