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Prueba de Friedman: tutorial en Excel

14/01/2019

Este tutorial le mostrará cómo configurar e interpretar una Prueba de Friedman sobre muestras relacionadas en Excel usando XLSTAT.

¿No está seguro de si esta es la prueba estadística que está buscando? Consulte por favor esta guía.

Datos para ejecutar una prueba de Friedman

Puede descargar una hoja de Excel con los datos y resultados haciendo clic aquí.
Los datos corresponden a un análisis sensorial en el que se ha pedido a 10 expertos que califiquen a ciegas durante dos sesiones separadas la dureza de cuatro quesos diferentes en una escala [0->5]. Nuestro objetivo es determinar si la diferencia en dureza entre los quesos es o no significativa.

Configuración de una prueba de Friedman en Excel usando XLSTAT

Una vez activado XLSTAT, seleccione el comando XLSTAT / Pruebas no paramétricas / Comparación de k muestras, o bien haga clic en el botón correspondiente del menú Pruebas no paramétricas (véase más abajo).

barfried.gif

Tras hacer clic en el botón, aparece el cuadro de diálogo.

Active en primer lugar la opción Muestras relacionadas, haga clic en el campo Muestras, y seleccione los datos en la hoja Excel: seleccione con el ratón las 4 columnas de datos correspondientes a los 4 quesos (o muestras, o tratamientos).

Puesto que los nombres de los quesos están incluidos en la primera fila de la seleccíon, deje marcada la opción Etiquetas de las columnas. Luego active la opción Comparaciones múltiples y la opción Bonferroni, de modo que, si se rechaza la hipótesis de que todos los quesos son iguales, podamos identificar qué quesos son diferentes.

fried1.gif

Tras hacer clic en el botón OK, se muestran los resultados en una nueva hoja de Excel (ya que esa opción es la elegida para mostrar los resultados).

Interpretación de los resultados de una prueba de Friedman

La primera tabla muestra el estadístico Q de Friedman y el valor p correspondiente. El valor p nos informa de que la probabilidad de rechazar la hipótesis nula aun siendo verdadera es menor que 0.0001. En ese caso, concluimos que podemos rechazar con seguridad la hipótesis nula de que no existe diferencia entre los quesos.

fried2.gif

Los siguientes resultados permiten identificar qué quesos son diferentes unos de otros, del mismo modo que haríamos con una prueba de comparaciones múltiples en ANOVA. Se usa la corrección de Bonferroni para tomar en consideración el hecho de que se llevan a cabo múltiples comparaciones sobre k grupos. A partir de la tabla resumen de más abajo, vemos que los quesos 2 y 3, y los quesos 1 y 3 son identificados como diferentes. Si revisamos los datos, vemos que el queso número 3 es el más duro.

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