Friedman toets - Revision history

M Wolvers: /* Waar vind ik de Friedman-toets in SPSS? */

2024-12-11T16:07:15Z

Waar vind ik de Friedman-toets in SPSS?

← Older revision		Revision as of 18:07, 11 December 2024
Line 72:		Line 72:
	\|}		\|}

	Je kunt de test ook vinden via Analyze -> Nonparametric Tests -> Related Samples. Het voordeel van deze aanvliegroute is dat SPSS hier ook een posthoc-analyse aanbiedt waarbij je bij een bemerkt verschil in de overall Friedman-test kunt inzoomen naar tussen welke metingen (groepen) de verschillen optreden. Daar hanteert SPSS de Dunn-Bonferroni-aanpassing voor [[multiple testing]]. Meer uitleg vind je [https://www.sheffield.ac.uk/~~polopoly_fs~~/~~1.714575!~~/~~file/stcp-marshall-FriedmanS.pdf~~ hier].		Je kunt de test ook vinden via Analyze -> Nonparametric Tests -> Related Samples. Het voordeel van deze aanvliegroute is dat SPSS hier ook een posthoc-analyse aanbiedt waarbij je bij een bemerkt verschil in de overall Friedman-test kunt inzoomen naar tussen welke metingen (groepen) de verschillen optreden. Daar hanteert SPSS de Dunn-Bonferroni-aanpassing voor [[multiple testing]]. Meer uitleg vind je [https://www.sheffield.ac.uk/media/35112/download?attachment hier].

	== De Friedman-toets werkt niet bij ontbrekende data. Wat nu? ==		== De Friedman-toets werkt niet bij ontbrekende data. Wat nu? ==

M Wolvers: Undo revision 3744 by M Wolvers (talk)

2024-12-11T16:06:52Z

Undo revision 3744 by M Wolvers (talk)

← Older revision		Revision as of 18:06, 11 December 2024
Line 72:		Line 72:
	\|}		\|}

	Je kunt de test ook vinden via Analyze -> Nonparametric Tests -> Related Samples. Het voordeel van deze aanvliegroute is dat SPSS hier ook een posthoc-analyse aanbiedt waarbij je bij een bemerkt verschil in de overall Friedman-test kunt inzoomen naar tussen welke metingen (groepen) de verschillen optreden. Daar hanteert SPSS de Dunn-Bonferroni-aanpassing voor [[multiple testing]].		Je kunt de test ook vinden via Analyze -> Nonparametric Tests -> Related Samples. Het voordeel van deze aanvliegroute is dat SPSS hier ook een posthoc-analyse aanbiedt waarbij je bij een bemerkt verschil in de overall Friedman-test kunt inzoomen naar tussen welke metingen (groepen) de verschillen optreden. Daar hanteert SPSS de Dunn-Bonferroni-aanpassing voor [[multiple testing]]. Meer uitleg vind je [https://www.sheffield.ac.uk/polopoly_fs/1.714575!/file/stcp-marshall-FriedmanS.pdf hier].

	== De Friedman-toets werkt niet bij ontbrekende data. Wat nu? ==		== De Friedman-toets werkt niet bij ontbrekende data. Wat nu? ==

M Wolvers: /* Waar vind ik de Friedman-toets in SPSS? */ broken link verwijderd

2024-12-11T16:02:08Z

Waar vind ik de Friedman-toets in SPSS?: broken link verwijderd

← Older revision		Revision as of 18:02, 11 December 2024
Line 72:		Line 72:
	\|}		\|}

	Je kunt de test ook vinden via Analyze -> Nonparametric Tests -> Related Samples. Het voordeel van deze aanvliegroute is dat SPSS hier ook een posthoc-analyse aanbiedt waarbij je bij een bemerkt verschil in de overall Friedman-test kunt inzoomen naar tussen welke metingen (groepen) de verschillen optreden. Daar hanteert SPSS de Dunn-Bonferroni-aanpassing voor [[multiple testing]~~]. Meer uitleg vind je [https://www.sheffield.ac.uk/polopoly_fs/1.714575!/file/stcp-marshall-FriedmanS.pdf hier~~].		Je kunt de test ook vinden via Analyze -> Nonparametric Tests -> Related Samples. Het voordeel van deze aanvliegroute is dat SPSS hier ook een posthoc-analyse aanbiedt waarbij je bij een bemerkt verschil in de overall Friedman-test kunt inzoomen naar tussen welke metingen (groepen) de verschillen optreden. Daar hanteert SPSS de Dunn-Bonferroni-aanpassing voor [[multiple testing]].

	== De Friedman-toets werkt niet bij ontbrekende data. Wat nu? ==		== De Friedman-toets werkt niet bij ontbrekende data. Wat nu? ==

M Wolvers: /* Wanneer gebruik ik de Friedman toets? */

2024-04-09T11:35:26Z

Wanneer gebruik ik de Friedman toets?

← Older revision		Revision as of 13:35, 9 April 2024
Line 5:		Line 5:
	De Friedman toets is een niet-parametrische toets voor het vergelijken van een (semi-)continue variabele tussen meer dan twee [[KEUZE TOETS#Heb ik gepaarde of ongepaarde data?\|gepaarde]] groepen.		De Friedman toets is een niet-parametrische toets voor het vergelijken van een (semi-)continue variabele tussen meer dan twee [[KEUZE TOETS#Heb ik gepaarde of ongepaarde data?\|gepaarde]] groepen.

	== Wanneer gebruik ik de Friedman toets? ==		== Wanneer gebruik ik de Friedman-toets? ==

	Als je wilt toetsen of de waardes van een meer dan twee maal gemeten, gepaarde, (semi-)continue variabele verschillen, kun je de Friedman toets gebruiken. Bijvoorbeeld als je wilt testen of de resultaten van 4 herhaalde metingen van een patiënt van elkaar verschillen.		Als je wilt toetsen of de waardes van een meer dan twee maal gemeten, gepaarde, (semi-)continue variabele verschillen, kun je de Friedman toets gebruiken. Bijvoorbeeld als je wilt testen of de resultaten van 4 herhaalde metingen van een patiënt van elkaar verschillen.

M Wolvers at 11:35, 9 April 2024

2024-04-09T11:35:00Z

← Older revision		Revision as of 13:35, 9 April 2024
Line 11:		Line 11:
	Het is een eenvoudige toets voor het analyseren van [[herhaalde metingen]], en vormt daarmee een goed alternatief voor bijvoorbeeld een [[Herhaalde metingen#repeated measurements ANOVA\|repeated measurements ANOVA]] of [[Herhaalde metingen#linear mixed model\|linear mixed model]] analyse.		Het is een eenvoudige toets voor het analyseren van [[herhaalde metingen]], en vormt daarmee een goed alternatief voor bijvoorbeeld een [[Herhaalde metingen#repeated measurements ANOVA\|repeated measurements ANOVA]] of [[Herhaalde metingen#linear mixed model\|linear mixed model]] analyse.

	Voorbeeld van het gebruik van de Friedman toets:		Voorbeeld van het gebruik van de Friedman-toets:

	{\| border ="1" style=align="center" cellpadding="3" cellspacing="0"		{\| border ="1" style=align="center" cellpadding="3" cellspacing="0"
Line 75:		Line 75:

	== De Friedman-toets werkt niet bij ontbrekende data. Wat nu? ==		== De Friedman-toets werkt niet bij ontbrekende data. Wat nu? ==
	Het is meestal niet aan te raden om de Friedman-toets te gebruiken als een deel van de data ontbreken. Als je wilt toetsen of de waardes van een meer dan twee maal gemeten, gepaarde, (semi-) continue variabele verschillen en er sprake is van ontbrekende waarden, kun je de Skillings–Mack-toets gebruiken <~~ref name=~~Chatfield2009 />. Voorwaarde is wel dat de data met behulp van een incomplete block design zijn verzameld of [[Missing_values \| missing completely at random]] zijn. Je kunt de waarde van de Skillings–Mack-toets berekenen met de ''skilmack'' command in Stata en de ''Skillings.Mack'' package in R. Deze toets is vooralsnog niet geïmplementeerd in SPSS (versies 28 en lager).		Het is meestal niet aan te raden om de Friedman-toets te gebruiken als een deel van de data ontbreken. Als je wilt toetsen of de waardes van een meer dan twee maal gemeten, gepaarde, (semi-) continue variabele verschillen en er sprake is van ontbrekende waarden, kun je de Skillings–Mack-toets gebruiken <cite> [Chatfield2009] </cite>. Voorwaarde is wel dat de data met behulp van een incomplete block design zijn verzameld of [[Missing_values \| missing completely at random]] zijn. Je kunt de waarde van de Skillings–Mack-toets berekenen met de ''skilmack'' command in Stata en de ''Skillings.Mack'' package in R. Deze toets is vooralsnog niet geïmplementeerd in SPSS (versies 28 en lager).

	== Referenties ==		== Referenties ==
	<~~references~~>		<biblio>
	~~<ref name=~~Chatfield2009> Chatfield M, Mander A. [http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2761045/ The Skillings–Mack test (Friedman test when there are missing data) ]. ''Stata J''. 2009 April 1; 9(2): 299–305.~~</ref>~~		#Chatfield2009 Chatfield M, Mander A. [http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2761045/ The Skillings–Mack test (Friedman test when there are missing data) ]. ''Stata J''. 2009 April 1; 9(2): 299–305.
	</~~references~~>		</biblio>

	<div style="background-color:#e8f1ff; margin:0.5em; padding:1em; border:1px solid #C8D0DC;">		<div style="background-color:#e8f1ff; margin:0.5em; padding:1em; border:1px solid #C8D0DC;">

M Wolvers at 11:18, 9 April 2024

2024-04-09T11:18:59Z

← Older revision		Revision as of 13:18, 9 April 2024
Line 7:		Line 7:
	== Wanneer gebruik ik de Friedman toets? ==		== Wanneer gebruik ik de Friedman toets? ==

	Als je wilt toetsen of de waardes van een meer dan twee maal gemeten, gepaarde, (semi-)continue variabele verschillen, kun je de Friedman toets gebruiken. Bijvoorbeeld als je wilt testen of de resultaten van 4 herhaalde metingen van een ~~patient~~ van elkaar verschillen.		Als je wilt toetsen of de waardes van een meer dan twee maal gemeten, gepaarde, (semi-)continue variabele verschillen, kun je de Friedman toets gebruiken. Bijvoorbeeld als je wilt testen of de resultaten van 4 herhaalde metingen van een patiënt van elkaar verschillen.

	Het is een eenvoudige toets voor het analyseren van [[herhaalde metingen]], en vormt daarmee een goed alternatief voor bijvoorbeeld een [[Herhaalde metingen#repeated measurements ANOVA\|repeated measurements ANOVA]] of [[Herhaalde metingen#linear mixed model\|linear mixed model]] analyse.		Het is een eenvoudige toets voor het analyseren van [[herhaalde metingen]], en vormt daarmee een goed alternatief voor bijvoorbeeld een [[Herhaalde metingen#repeated measurements ANOVA\|repeated measurements ANOVA]] of [[Herhaalde metingen#linear mixed model\|linear mixed model]] analyse.
Line 34:		Line 34:
	\|}		\|}

	== Hoe analyseer ik mijn ~~patienten~~ waarbij ik op 12 tijdspunten glucosewaarden heb gemeten? ==		== Hoe analyseer ik mijn patiënten waarbij ik op 12 tijdspunten glucosewaarden heb gemeten? ==

	''Voor een kleine studie hebben we op 12 tijdspunten glucosewaarden afgenomen bij 9 patiënten die we nu willen analyseren. Ik probeer dit te doen met de GLM - repeated measurements procedure in SPSS (repeated measurements ANOVA). Is dit juist en zo niet: welke test is de meeste geschikte?		''Voor een kleine studie hebben we op 12 tijdspunten glucosewaarden afgenomen bij 9 patiënten die we nu willen analyseren. Ik probeer dit te doen met de GLM - repeated measurements-procedure in SPSS (repeated measurements ANOVA). Is dit juist en zo niet: welke test is de meeste geschikte?

	Als je alleen geïnteresseerd bent in of de glucosewaarden verschillen over de tijdstippen, is de GLM-aanpak niet noodzakelijk. Mede gezien het kleine aantal ~~patienten~~ zou je bijvoorbeeld ook een Friedman toets kunnen doen. Dit is een niet-parametrische test die (net als ~~bijv~~ de Mann-Whitney U test) gebaseerd is op de ranks van de data. Ik citeer uit de help functie van SPSS:		Als je alleen geïnteresseerd bent in of de glucosewaarden verschillen over de tijdstippen, is de GLM-aanpak niet noodzakelijk. Mede gezien het kleine aantal patiënten zou je bijvoorbeeld ook een Friedman-toets kunnen doen. Dit is een niet-parametrische test die (net als bijvoorbeeld de Mann-Whitney U-test) gebaseerd is op de ranks van de data. Ik citeer uit de help-functie van SPSS:

	"The nonparametric tests for multiple related samples are useful alternatives to a repeated measures analysis of variance. They are especially appropriate for small samples and can be used with nominal or ordinal test variables."		"The nonparametric tests for multiple related samples are useful alternatives to a repeated measures analysis of variance. They are especially appropriate for small samples and can be used with nominal or ordinal test variables."

	De test kijkt of de ~~glucose waarden~~ op de verschillende tijdstippen significant van elkaar verschillen (dus niet uit dezelfde verdeling komen). De test zegt niets over waar de verschillen zitten en ook niet over of de waardes stijgen of dalen in de tijd.		De test kijkt of de glucosewaarden op de verschillende tijdstippen significant van elkaar verschillen (dus niet uit dezelfde verdeling komen). De test zegt niets over waar de verschillen zitten en ook niet over of de waardes stijgen of dalen in de tijd.

	== Waar vind ik de Friedman toets in SPSS?==		== Waar vind ik de Friedman-toets in SPSS?==

	Je vindt deze test onder Analyze->Nonparametric Tests-> Legacy Dialogs -> K Related Samples. De data in de SPSS datafile moet per ~~patient~~ gegroepeerd staan, als volgt:		Je vindt deze test onder Analyze -> Nonparametric Tests -> Legacy Dialogs -> K Related Samples. De data in de SPSS datafile moet per patiënt gegroepeerd staan, als volgt:

	{\| border ="1" style=align="center" cellpadding="3" cellspacing="0"		{\| border ="1" style=align="center" cellpadding="3" cellspacing="0"
	\|~~patient~~		\|patiënt
	\|gluc1		\|gluc1
	\|gluc2		\|gluc2
Line 72:		Line 72:
	\|}		\|}

	Je kunt de test ook vinden via Analyze -> Nonparametric Tests -> Related Samples. Het voordeel van deze aanvliegroute, is dat SPSS hier ook een posthoc analyse aanbiedt waarbij je bij een bemerkt verschil in de overall Friedman test kunt inzoomen naar tussen welke metingen (groepen) de verschillen optreden. ~~Daarbij~~ hanteert SPSS de Dunn-Bonferroni aanpassing voor [[multiple testing]]. Meer uitleg vind je [https://www.sheffield.ac.uk/polopoly_fs/1.714575!/file/stcp-marshall-FriedmanS.pdf hier].		Je kunt de test ook vinden via Analyze -> Nonparametric Tests -> Related Samples. Het voordeel van deze aanvliegroute is dat SPSS hier ook een posthoc-analyse aanbiedt waarbij je bij een bemerkt verschil in de overall Friedman-test kunt inzoomen naar tussen welke metingen (groepen) de verschillen optreden. Daar hanteert SPSS de Dunn-Bonferroni-aanpassing voor [[multiple testing]]. Meer uitleg vind je [https://www.sheffield.ac.uk/polopoly_fs/1.714575!/file/stcp-marshall-FriedmanS.pdf hier].

	== De Friedman toets werkt niet bij ontbrekende data. Wat nu? ==		== De Friedman-toets werkt niet bij ontbrekende data. Wat nu? ==
	Het is meestal niet aan te raden om de Friedman toets te gebruiken als een deel van de data ontbreken. Als je wilt toetsen of de waardes van een meer dan twee maal gemeten, gepaarde, (semi-) continue variabele verschillen en er sprake is van ontbrekende waarden, kun je de Skillings–Mack toets gebruiken <ref name=Chatfield2009 />. Voorwaarde is wel dat de data met behulp van een incomplete block design zijn verzameld of [[Missing_values \| missing completely at random]] zijn. Je kunt de waarde van de Skillings–Mack toets berekenen met de ''skilmack'' command in Stata en de ''Skillings.Mack'' package in R. ~~Op dit moment (april 2013) wordt deze~~ toets niet in SPSS ~~geïmplementeerd~~.		Het is meestal niet aan te raden om de Friedman-toets te gebruiken als een deel van de data ontbreken. Als je wilt toetsen of de waardes van een meer dan twee maal gemeten, gepaarde, (semi-) continue variabele verschillen en er sprake is van ontbrekende waarden, kun je de Skillings–Mack-toets gebruiken <ref name=Chatfield2009 />. Voorwaarde is wel dat de data met behulp van een incomplete block design zijn verzameld of [[Missing_values \| missing completely at random]] zijn. Je kunt de waarde van de Skillings–Mack-toets berekenen met de ''skilmack'' command in Stata en de ''Skillings.Mack'' package in R. Deze toets is vooralsnog niet geïmplementeerd in SPSS (versies 28 en lager).

	== Referenties ==		== Referenties ==

Nan van Geloven: /* Waar vind ik de Friedman toets in SPSS? */

2019-10-04T19:10:31Z

Waar vind ik de Friedman toets in SPSS?

← Older revision		Revision as of 21:10, 4 October 2019
Line 46:		Line 46:
	== Waar vind ik de Friedman toets in SPSS?==		== Waar vind ik de Friedman toets in SPSS?==

	Je vindt deze test onder Analyze->Nonparametric Tests->K Related Samples. De data in de SPSS datafile moet per patient gegroepeerd staan, als volgt:		Je vindt deze test onder Analyze->Nonparametric Tests-> Legacy Dialogs -> K Related Samples. De data in de SPSS datafile moet per patient gegroepeerd staan, als volgt:

	{\| border ="1" style=align="center" cellpadding="3" cellspacing="0"		{\| border ="1" style=align="center" cellpadding="3" cellspacing="0"
Line 71:		Line 71:
	\|-		\|-
	\|}		\|}

			Je kunt de test ook vinden via Analyze -> Nonparametric Tests -> Related Samples. Het voordeel van deze aanvliegroute, is dat SPSS hier ook een posthoc analyse aanbiedt waarbij je bij een bemerkt verschil in de overall Friedman test kunt inzoomen naar tussen welke metingen (groepen) de verschillen optreden. Daarbij hanteert SPSS de Dunn-Bonferroni aanpassing voor [[multiple testing]]. Meer uitleg vind je [https://www.sheffield.ac.uk/polopoly_fs/1.714575!/file/stcp-marshall-FriedmanS.pdf hier].

	== De Friedman toets werkt niet bij ontbrekende data. Wat nu? ==		== De Friedman toets werkt niet bij ontbrekende data. Wat nu? ==

Nan van Geloven: /* Wanneer gebruik ik de Friedman toets? */

2019-10-04T19:03:38Z

Wanneer gebruik ik de Friedman toets?

← Older revision		Revision as of 21:03, 4 October 2019
Line 9:		Line 9:
	Als je wilt toetsen of de waardes van een meer dan twee maal gemeten, gepaarde, (semi-)continue variabele verschillen, kun je de Friedman toets gebruiken. Bijvoorbeeld als je wilt testen of de resultaten van 4 herhaalde metingen van een patient van elkaar verschillen.		Als je wilt toetsen of de waardes van een meer dan twee maal gemeten, gepaarde, (semi-)continue variabele verschillen, kun je de Friedman toets gebruiken. Bijvoorbeeld als je wilt testen of de resultaten van 4 herhaalde metingen van een patient van elkaar verschillen.

	Het is een eenvoudige toets voor het analyseren van [[herhaalde metingen]], en vormt daarmee een goed alternatief voor bijvoorbeeld een [[Herhaalde metingen#repeated measurements ANOVA\|repeated measurements ANOVA]] of [[Herhaalde metingen#linear mixed model\|linear mixed model]] analyse. ~~Nadeel van de toets is dat SPSS (nog) geen posthoc analyse aanbiedt en je bij een bemerkt verschil dus niet direct ziet tussen welke metingen de verschillen optreden.~~		Het is een eenvoudige toets voor het analyseren van [[herhaalde metingen]], en vormt daarmee een goed alternatief voor bijvoorbeeld een [[Herhaalde metingen#repeated measurements ANOVA\|repeated measurements ANOVA]] of [[Herhaalde metingen#linear mixed model\|linear mixed model]] analyse.

	Voorbeeld van het gebruik van de Friedman toets:		Voorbeeld van het gebruik van de Friedman toets:

Rebecca Holman: /* De Skillings–Mack toets (Friedman toets bij ontbrekende data) */

2013-04-26T11:16:55Z

De Skillings–Mack toets (Friedman toets bij ontbrekende data)

← Older revision		Revision as of 13:16, 26 April 2013
Line 72:		Line 72:
	\|}		\|}

	== De ~~Skillings–Mack toets (~~Friedman toets bij ontbrekende data) ==		== De Friedman toets werkt niet bij ontbrekende data. Wat nu? ==
	Het is meestal niet aan te raden om de Friedman toets te gebruiken als een deel van de data ontbreken. Als je wilt toetsen of de waardes van een meer dan twee maal gemeten, gepaarde, (semi-) continue variabele verschillen en er sprake is van ontbrekende waarden, kun je de Skillings–Mack toets gebruiken <ref name=Chatfield2009 />. Voorwaarde is wel dat de data met behulp van een incomplete block design zijn verzameld of [[Missing_values \| missing completely at random]] zijn. Je kunt de waarde van de Skillings–Mack toets berekenen met de ''skilmack'' command in Stata en de ''Skillings.Mack'' package in R. Op dit moment (april 2013) wordt deze toets niet in SPSS geïmplementeerd.		Het is meestal niet aan te raden om de Friedman toets te gebruiken als een deel van de data ontbreken. Als je wilt toetsen of de waardes van een meer dan twee maal gemeten, gepaarde, (semi-) continue variabele verschillen en er sprake is van ontbrekende waarden, kun je de Skillings–Mack toets gebruiken <ref name=Chatfield2009 />. Voorwaarde is wel dat de data met behulp van een incomplete block design zijn verzameld of [[Missing_values \| missing completely at random]] zijn. Je kunt de waarde van de Skillings–Mack toets berekenen met de ''skilmack'' command in Stata en de ''Skillings.Mack'' package in R. Op dit moment (april 2013) wordt deze toets niet in SPSS geïmplementeerd.

Rebecca Holman at 13:48, 21 April 2013

2013-04-21T13:48:06Z

← Older revision		Revision as of 15:48, 21 April 2013
Line 73:		Line 73:

	== De Skillings–Mack toets (Friedman toets bij ontbrekende data) ==		== De Skillings–Mack toets (Friedman toets bij ontbrekende data) ==
	Het is meestal niet aan te raden om de Friedman toets te gebruiken als een deel van de data ontbreken. Als je wilt toetsen of de waardes van een meer dan twee maal gemeten, gepaarde, (semi-) continue variabele verschillen en er sprake is van ontbrekende waarden, kun je de Skillings–Mack toets gebruiken <ref name="Chatfield2009" />. Voorwaarde is wel dat de data met behulp van een incomplete block design zijn verzameld of [[Missing_values \| missing completely at random]] zijn. Je kunt de waarde van de Skillings–Mack toets berekenen met de ''skilmack'' command in Stata en de ''Skillings.Mack'' package in R. Op dit moment (april 2013) wordt deze toets niet in SPSS geïmplementeerd.		Het is meestal niet aan te raden om de Friedman toets te gebruiken als een deel van de data ontbreken. Als je wilt toetsen of de waardes van een meer dan twee maal gemeten, gepaarde, (semi-) continue variabele verschillen en er sprake is van ontbrekende waarden, kun je de Skillings–Mack toets gebruiken <ref name=Chatfield2009 />. Voorwaarde is wel dat de data met behulp van een incomplete block design zijn verzameld of [[Missing_values \| missing completely at random]] zijn. Je kunt de waarde van de Skillings–Mack toets berekenen met de ''skilmack'' command in Stata en de ''Skillings.Mack'' package in R. Op dit moment (april 2013) wordt deze toets niet in SPSS geïmplementeerd.

	== Referenties ==		== Referenties ==
	~~{{reflist\|refs=~~		<references>
	<ref name="Chatfield2009"> Chatfield M, Mander A. [http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2761045/ The Skillings–Mack test (Friedman test when there are missing data) ]. ''Stata J''. 2009 April 1; 9(2): 299–305.</ref>		<ref name=Chatfield2009> Chatfield M, Mander A. [http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2761045/ The Skillings–Mack test (Friedman test when there are missing data) ]. ''Stata J''. 2009 April 1; 9(2): 299–305.</ref>
	}}		</references>


	<div style="background-color:#e8f1ff; margin:0.5em; padding:1em; border:1px solid #C8D0DC;">		<div style="background-color:#e8f1ff; margin:0.5em; padding:1em; border:1px solid #C8D0DC;">