اختبار فريدمن هو أحد الأساليب الإحصائية المستخدمة لتحليل البيانات التي تتكون من قياسات متكررة أو تصنيفات مرتبطة. يعد هذا الاختبار أداة قوية للبحث في العديد من المجالات، مثل علم النفس، والعلوم الاجتماعية، والتعليم، والطب، وعلم البيانات، وذلك عند الحاجة لاختبار الفروق بين أكثر من مجموعة أو حالة داخل نفس الأفراد.
في هذا المقال، سنتناول كيفية استخدام اختبار فريدمن في دراساتك البحثية، وأهميته، وطريقة تطبيقه، ونتائجه.
1. ما هو اختبار فريدمن؟
اختبار فريدمن هو اختبار غير معلمي يستخدم لمقارنة ثلاث مجموعات أو أكثر من العينات المرتبطة. يُستخدم عندما يكون لديك بيانات غير طبيعية أو عندما لا يمكنك فرض فرضيات معينة حول التوزيع الإحصائي. يعتمد اختبار فريدمن على تصنيف البيانات في كل مجموعة ومقارنة ترتيب هذه التصنيفات عبر مجموعات متعددة.
هذا الاختبار هو تعديل لاختبار تحليل التباين (ANOVA) في الحالات التي تتضمن بيانات مرتبطة أو مقاييس مرتبة.
2. متى يُستخدم اختبار فريدمن؟
- البيانات المترابطة: يجب أن تكون المجموعات التي يتم اختبارها مرتبطة ببعضها البعض، أي أن قياسات العينات تأتي من نفس الأفراد أو عينات مماثلة.
- البيانات الترتيبية: يجب أن تكون البيانات مقياسًا ترتيبيًا أو تصنيفيًا، مثل التقييمات أو الدرجات.
يمكنك الحصول على تحليل إحصائي دقيق لاختبار فريدمن من خلال موقعنا في أسرع وقت
3. طريقة عمل اختبار فريدمن:
اختبار فريدمن يستخدم المراحل التالية:
أولاً: ترتيب البيانات:
أولاً، يتم ترتيب البيانات في كل مجموعة بترتيب تصاعدي أو تنازلي. بعد ذلك، يتم منح كل قياس تصنيفًا بناءً على ترتيبه.
ثانياً: حساب إحصائية فريدمن:
بعد ترتيب البيانات، تُحسب الإحصائية باستخدام المجموعات المترابطة. يتم حساب مجموع التقييمات التي تمثل الفرق بين مجموعات العينات.
ثالثاً: التحقق من الفرضية:
تتم مقارنة الإحصائية المحسوبة مع القيمة الحرجة من جدول فريدمن بناءً على درجات الحرية وعدد المجموعات. إذا كانت الإحصائية المحسوبة أكبر من القيمة الحرجة، فإن ذلك يشير إلى وجود فروق ذات دلالة إحصائية بين المجموعات.
لمعرفة المزيد عن اختبار فريدمن يمكنك الاطلاع على مقالتنا بعنوان
{شرح اختبار فريدمن: 5 خطوات لفهم كيفية استخدامه في التحليل الإحصائي}
4. الافتراضات اللازمة لاختبار فريدمن:
- البيانات المترابطة: يجب أن تكون المجموعات التي يتم اختبارها مرتبطة ببعضها البعض، أي أن قياسات العينات تأتي من نفس الأفراد أو عينات مماثلة.
- البيانات الترتيبية: يجب أن تكون البيانات مقياسًا ترتيبيًا أو تصنيفيًا، مثل التقييمات أو الدرجات.
5. تطبيق اختبار فريدمن في البحث العلمي:
تصميم الدراسة:
تحتاج أولاً إلى تصميم الدراسة بحيث يتم جمع بيانات مترابطة. على سبيل المثال، إذا كنت تدرس تأثيرات عدة أساليب تعليمية على نفس المجموعة من الطلاب، فإنك ستجمع البيانات عبر عدة اختبارات منفصلة أو حالات تعليمية.
جمع البيانات:
جمع البيانات يتطلب قياس نفس الأفراد تحت عدة ظروف أو في فترات زمنية مختلفة. تأكد من أن البيانات التي تجمعها مرتبة، مثل التصنيفات أو الدرجات.
تحليل البيانات باستخدام اختبار فريدمن:
بمجرد جمع البيانات، يمكنك تطبيق اختبار فريدمن باستخدام برامج التحليل الإحصائي مثل SPSS أو R أو Python. بعد تطبيق الاختبار، ستحصل على إحصائية تُظهر ما إذا كانت هناك فروق ذات دلالة إحصائية بين المجموعات.
تفسير النتائج:
إذا كانت القيمة المحسوبة للإحصائية أعلى من القيمة الحرجة، فهذا يشير إلى وجود فروق ذات دلالة إحصائية بين المجموعات. في هذه الحالة، يمكن إجراء اختبارات لاحقة (مثل اختبار الزوجي بعد فريدمن) لمعرفة أي من المجموعات تختلف عن بعضها البعض.
6. مثال تطبيقي:
افترض أنك تعمل في مجال الطب وتريد مقارنة تأثير ثلاثة أنواع من العلاجات على مرضى يعانون من نفس المرض. ستجمع بيانات التقييمات بعد إجراء كل علاج على نفس المرضى. بعد ذلك، يمكنك استخدام اختبار فريدمن لتحليل ما إذا كانت العلاجات تختلف بشكل كبير في فعاليتها.
7. مميزات وعيوب اختبار فريدمن:
يقدم اختبار فريدمن مزايا كبيرة في تحليل البيانات المرتبطة ولكنه قد يتطلب اختبارات إضافية لفهم الفروق الدقيقة بين المجموعات.
| المميزات | العيوب |
|---|---|
| لا يحتاج إلى التوزيع الطبيعي: يمكن استخدامه مع البيانات غير الطبيعية. | لا يوفر معلومات تفصيلية: لا يحدد أي المجموعات تختلف عن الأخرى. |
| مناسب للبيانات المترابطة: يمكن تطبيقه عندما تكون البيانات مرتبطة (مثل قياسات من نفس الأفراد). | البيانات المرتبطة فقط: لا يمكن استخدامه إذا كانت البيانات غير مترابطة بين المجموعات. |
| سهولة التطبيق: يمكن تطبيقه بسهولة باستخدام برامج إحصائية مثل Osloop وSPSS وR وPython. | تحتاج إلى اختبارات لاحقة: لا يكشف عن الفروق بين المجموعات، لذلك يجب استخدام اختبارات زوجية أخرى بعده. |
| لا يحتاج إلى معالم معقدة: يعتمد على تصنيفات وترتيب البيانات بدلاً من التوزيع الإحصائي المعقد. | يفقد بعض الدقة في حال كان هناك اختلافات كبيرة بين الأحجام: قد لا يكون دقيقًا تمامًا إذا كانت المجموعات متباينة بشكل كبير. |
| مرونة في التطبيقات: يمكن استخدامه في مجالات متعددة مثل الطب، والتعليم، وعلم النفس. | يقتصر على مقارنة ثلاثة أو أكثر من المجموعات: لا يناسب المقارنات بين مجموعتين فقط. |
9. الخاتمة:
يعد اختبار فريدمن أداة هامة في تحليل البيانات المرتبطة، خاصة في الدراسات التي تتطلب مقارنة بين عدة مجموعات ذات بيانات مرتبة. إن استخدامه يمكن أن يوفر رؤى قيمة حول الفروق بين العلاجات أو الأساليب أو الأوقات المختلفة، مما يعزز دقة وموثوقية نتائج الدراسة البحثية.
من خلال تطبيق هذا الاختبار بشكل صحيح، يمكن للمختصين في مختلف المجالات استكشاف الفروق بين المجموعات بطريقة منهجية وموثوقة.
