Friedman toets: Difference between revisions

From Wikistatistiek
Jump to navigation Jump to search
 
(7 intermediate revisions by 2 users not shown)
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:
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 72: Line 72:
|}
|}


== De Skillings–Mack toets (Friedman toets bij ontbrekende data) ==
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].
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 <nowiki>skilmack</nowiki> command in Stata en de Skillings.Mack package in R. Op dit moment (april 2013) wordt deze toets niet in SPSS geïmplementeerd.
 
== 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.


== Referenties ==
== Referenties ==
<references/>
<references>
<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>
</references>



Latest revision as of 20:10, 4 October 2019

Auteur ir. N. van Geloven
Co-Auteur
auteurschap op deze site

De Friedman toets is een niet-parametrische toets voor het vergelijken van een (semi-)continue variabele tussen meer dan twee gepaarde groepen.

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.

Het is een eenvoudige toets voor het analyseren van herhaalde metingen, en vormt daarmee een goed alternatief voor bijvoorbeeld een repeated measurements ANOVA of linear mixed model analyse.

Voorbeeld van het gebruik van de Friedman toets:

Table 2. Procedural characteristics
Variable* measurement 1 measurement 2 measurement 3 measurement 4 p-value**
glucose 5.0 [4.7;5.7] 5.2 [4.4;5.8] 4.9 [4.5;5.4] 5.4 [4.9;5.8] 0.56
*Variables are denoted as median [min;max]. **Group differences were tested with the Friedman test.

Hoe analyseer ik mijn patienten 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?

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:

"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.

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:

patient gluc1 gluc2 gluc3 .... gluc12
1 4.5 4.7 4.6 ... 4.4
2 4.9 4.6 5.2 ... 4.6

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 hier.

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 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

<references> <ref name=Chatfield2009> Chatfield M, Mander A. The Skillings–Mack test (Friedman test when there are missing data) . Stata J. 2009 April 1; 9(2): 299–305.</ref> </references>

Terug naar OVERZICHT voor een overzicht van alle statistische onderwerpen op deze wiki.

Terug naar KEUZE TOETS voor hulp bij het uitzoeken van een geschikte toets of analyse.