Teste de Friedman para a avaliação do desempenho de três diferentes carros

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Manual da ferramenta Action Stat para o teste de Friedman

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Alternativa não paramétrica para o teste de experimentos em blocos ao acaso na ANOVA regular.

Exemplo:

Em uma avaliação de desempenho de veículos, seis motoristas avaliaram três carros (A, B e C) em um estudo aleatório. O objetivo do estudo é estudar o desempenho dos veículos e supostamente, na análise dos motoristas, a marca do veículo não influencia na avaliação. Na tabela abaixo, temos as classificações de cada carro, segundo cada motorista, em uma escala de 1 a 10.

Carro Motorista Resposta
A 1 7
A 2 6
A 3 6
A 4 7
A 5 7
A 6 8
B 1 8
B 2 10
B 3 8
B 4 9
B 5 10
B 6 8
C 1 9
C 2 7
C 3 8
C 4 8
C 5 9
C 6 9

clique aqui para efetuar o download dos dados utilizados nesse exemplo

Para utilizar a ferramenta Teste de Friedman o usuário deve realizar os seguintes passos.

1. Primeiramente, acesso o menu como descrito a seguir.

Action Stat $ \blacktriangleright $ Não Paramétrico $ \blacktriangleright $ Teste de Friedman

2. A seguinte tela será exibida;

3. Com o cursor no campo Dados de Entrada selecione o conjunto de dados referente a análise;

4. Após ler os dados, selecione a variável Resposta na caixa de seleção Variável Resposta

5. Selecione a variável Carro na caixa de seleção Grupos;

6. Selecione a variável Motorista na caixa de seleção Blocos;

7. No campo Comparações Múltipla, podemos selecionar a opção Comparações Múltiplas. Para este exemplo, vamos selecionar o campo comparações múltiplas utilizando o Método de Simes-Hochberg e um Nível de Significância de 0,05;

8. Em Mostrar resultados, escolha uma das opções. Sugerimos a opção Nova Planilha, pois o Action não possui o comando desfazer; 

                                                                                                           

9. Clique em OK para finalizar a análise.

Resultados e Interpretação

Após finalizar o processo, serão exibidos os seguintes resultados:

A estatística do teste é 8,273. Como o P-valor = 0,01598 < 5% então, ao nível de significância de 5% existem evidências de que os fatores não são todos iguais.

Na Tabela da Comparação Múltipla, podemos observar que existem diferenças significativas entre os fatores A e B e entre os fatores A e C.

Observando os ranks na Tabela de Agrupamento, temos que as repostas para os fatores B e C são maiores do que as respostas para o fator A.

Sobre o Portal Action

O Portal Action é mantido pela Estatcamp - Consultoria Estatística e Qualidade, com o objetivo de disponibilizar uma ferramenta estatística em conjunto com uma fonte de informação útil aos profissionais interessados.

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