{"id":202479,"date":"2025-02-18T06:30:00","date_gmt":"2025-02-18T05:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=202479"},"modified":"2025-02-04T16:18:11","modified_gmt":"2025-02-04T15:18:11","slug":"friedman-test-was-ist-das","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/friedman-test-was-ist-das","title":{"rendered":"Friedman-Test einfach erkl\u00e4rt: Anwendung und Bedeutung in der Statistik"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"202479\" class=\"elementor elementor-202479\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d1b4330 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d1b4330\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-99eeea7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"99eeea7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><b>Wenn man einen Vergleich an einer kleinen Stichprobe anstellen will, um Daten wie Kundenpr\u00e4ferenzen oder die relative Wirksamkeit mehrerer Behandlungen hervorzuheben, erscheint der Friedman-Test als die geeignete L\u00f6sung.<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-04a15ab elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"04a15ab\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Friedman-Test ist eine statistische Methode, die zur Vergleichung mehrerer verbundener Stichproben oder wiederholter Beobachtungen verwendet werden kann.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-77bbd84 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"77bbd84\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/research-online-purchase-offline-was-ist-das\" target=\"_blank\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Kennst Du schon RoPo?<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f402766 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f402766\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-51053d3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"51053d3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist der Friedman-Test?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2c2c944 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2c2c944\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Friedman-Test ist <\/span><b>eine nichtparametrische statistische Methode<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, die verwendet wird, um mehrere verbundene Stichproben oder wiederholte Beobachtungen zu vergleichen. Er ist besonders n\u00fctzlich, wenn die Bedingungen f\u00fcr die Durchf\u00fchrung einer <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/die-varianzanalyse-anova-ein-tool-der-datenanalyse\">ANOVA<\/a> mit Messwiederholungen nicht erf\u00fcllt sind, insbesondere wenn die Daten keiner Normalverteilung folgen oder wenn die Stichprobengr\u00f6\u00dfe zu klein ist, um Annahmen \u00fcber die Normalit\u00e4t zu treffen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Methode basiert auf den den Daten zugewiesenen R\u00e4ngen anstatt auf den Werten selbst, was sie robust gegen\u00fcber Ausrei\u00dfern oder asymmetrischen Verteilungen macht. Sie wird daher h\u00e4ufig in experimentellen Studien verwendet, bei denen mehrere Behandlungen oder Bedingungen auf dieselben Probanden anwenden werden, wie im medizinischen, psychologischen oder Bildungsbereich.<\/span><\/p><h4><b>Praktisches Beispiel:<\/b><\/h4><p><span style=\"font-weight: 400;\">Angenommen, ein Forscher m\u00f6chte die Wirksamkeit von drei Lehrmethoden (A, B und C) zur Verbesserung der Leistungen einer Sch\u00fclergruppe bewerten. Jeder Sch\u00fcler wird den drei Methoden in zuf\u00e4lliger Reihenfolge unterzogen, und ihre Ergebnisse werden nach jeder Sitzung gemessen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Mit Hilfe des Friedman-Tests kann der Forscher die unter jeder Methode erzielten Ergebnisse vergleichen, um festzustellen, ob es einen signifikanten Unterschied in den Leistungen der Sch\u00fcler in Abh\u00e4ngigkeit von der angewandten Methode gibt. Im Gegensatz zu einem einfachen Mittelwerttest ber\u00fccksichtigt der Friedman-Test individuelle Variationen, da jeder Sch\u00fcler als sein eigener &#8222;Kontroll&#8220; dient.<\/span><\/p><h4><b>Ein weiteres Beispiel:<\/b><\/h4><p><span style=\"font-weight: 400;\">Im Rahmen einer medizinischen Studie wird ein Test durchgef\u00fchrt, um die Wirksamkeit von drei Medikamenten bei Patienten mit chronischen Migr\u00e4ne zu vergleichen. Jeder Patient erh\u00e4lt die drei Behandlungen zu unterschiedlichen Zeiten, und die Intensit\u00e4t ihrer Schmerzen wird nach jeder Behandlung aufgezeichnet. Auch hier erm\u00f6glicht der Friedman-Test festzustellen, ob eines der Medikamente signifikant wirksamer als die anderen ist, w\u00e4hrend interindividuelle Unterschiede ber\u00fccksichtigt werden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Zusammenfassend ist der Friedman-Test ein wertvolles Werkzeug zur Analyse wiederholter oder korrelierter Daten, insbesondere wenn die Normalit\u00e4tsannahmen in Frage gestellt werden.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-61ee5f3 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"61ee5f3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"571\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/02\/friedman-test-datascientest-1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-202485\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/02\/friedman-test-datascientest-1.webp 1000w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/02\/friedman-test-datascientest-1-300x171.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/02\/friedman-test-datascientest-1-768x439.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b799d9f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"b799d9f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-24c89eb elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"24c89eb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wann sollte der Friedman-Test angewendet werden?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d51ad0c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d51ad0c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Zwei Faktoren rechtfertigen die Verwendung des Friedman-Tests.<\/span><\/p><ul><li><b>Nichtparametrische Daten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: sie m\u00fcssen keiner Normalverteilung folgen. Man spricht von einer Normalverteilung (oder einer Glockenkurve), wenn die Mehrheit der Werte in der N\u00e4he des Durchschnitts liegt. Wenn man beispielsweise die Gr\u00f6\u00dfe von 1.000 Erwachsenen misst, kann man erwarten, dass die meisten um 1,70 m schwanken. In einem solchen Fall w\u00fcrde man eher <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/die-varianzanalyse-anova-ein-tool-der-datenanalyse\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">einen Test wie die ANOVA<\/a> verwenden.<\/span><\/li><li><b>Gepaarte Daten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: man vergleicht zwei (und somit ein Paar, es k\u00f6nnen aber auch mehr sein) Gruppen von Teilnehmern in einem bestimmten Test. Sie werden den gleichen Evaluierungen unterzogen, beispielsweise bei Getr\u00e4nken, hom\u00f6opathischen Globulis\u2026 Auf denselben Probanden \u2013 oder Objekten \u2013 werden wiederholte Messungen durchgef\u00fchrt.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f2eac22 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f2eac22\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Was man aus dem Friedman-Test erh\u00e4lt, sind <\/span><b>Ranglisten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> oder <\/span><b>Bewertungen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Da er auf nichtparametrische Daten angewendet werden kann und <\/span><b>mehr Freiheitsgrade bietet<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, ist der Friedman-Test flexibler als der ANOVA-Test.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e993a88 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"e993a88\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/die-varianzanalyse-anova-ein-tool-der-datenanalyse\" target=\"_blank\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Erfahre mehr \u00fcber die Varianzanalyse<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0c756ba e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"0c756ba\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-83b148f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"83b148f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Beispiele f\u00fcr die Anwendung des Friedman-Tests<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-42d18f2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"42d18f2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Friedman-Test kann dazu verwendet werden, mehrere Optionen bei denselben Personen, Objekten oder Situationen zu bewerten, und ist daher in sehr unterschiedlichen Bereichen anwendbar.<\/span><\/p><h4><b>Wissenschaftliche oder medizinische Forschung<\/b><\/h4><p><span style=\"font-weight: 400;\">Biologieforscher k\u00f6nnen die Wirksamkeit mehrerer Behandlungen bei denselben Patienten bewerten.<\/span><\/p><h4><b>Marketing<\/b><\/h4><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein Verbraucherpanel vergleicht die Eigenschaften von 3 Smartphone-Prototypen oder 3 Eissorten.<\/span><\/p><h4><b>Bildung<\/b><\/h4><p><span style=\"font-weight: 400;\">Mehrere Lehrmethoden werden bei denselben Sch\u00fclern getestet.<\/span><\/p><h4><b>Sport<\/b><\/h4><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Wirksamkeit von k\u00f6rperlichen \u00dcbungen wird bei mehreren Athleten verglichen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ae480c5 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"ae480c5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"571\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/02\/friedman-test-datascientest-2.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-202492\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/02\/friedman-test-datascientest-2.webp 1000w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/02\/friedman-test-datascientest-2-300x171.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/02\/friedman-test-datascientest-2-768x439.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" 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class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wenn wir die oben erw\u00e4hnten Beispiele noch einmal betrachten, erhalten wir in jedem Fall konkrete Ergebnisse.<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Eine bestimmte Behandlung wird als wirksamer als die anderen angesehen,<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Die Verbraucher erstellen eine Rangliste der getesteten Eiscremes oder Smartphones,<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Zwei der Lehrmethoden f\u00fchren zu besseren Ergebnissen als die anderen.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Eine bestimmte k\u00f6rperliche \u00dcbung verbessert den Tonus der Athleten erheblich.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a056ee8 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a056ee8\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c572188 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c572188\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Einordnen und vergleichen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3287d92 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3287d92\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Demnach <\/span><b>hilft der Friedman-Test festzustellen, ob eine Option besser oder besonders anders ist<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> als die anderen, und er kann auf kleine Stichproben angewendet werden, w\u00e4hrend der ANOVA ist eine Normalverteilung bei gro\u00dfen Stichproben voraussetzt.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e02d852 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"e02d852\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\" target=\"_blank\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Sich mit DataScientest weiterbilden<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dee83a3 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"dee83a3\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-de76d9a elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"de76d9a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Was ist der Friedman-Test?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Der Friedman-Test ist ein nicht-parametrischer statistischer Test, der verwendet wird, um mehrere abh\u00e4ngige Stichproben zu vergleichen. Er bewertet, ob die mittleren R\u00e4nge mehrerer Gruppen signifikant unterschiedlich sind.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Wann sollte der Friedman-Test angewendet werden?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Der Friedman-Test wird verwendet, wenn drei oder mehr Gruppen abh\u00e4ngiger Daten, wie wiederholte Messungen an denselben Probanden, verglichen werden sollen und die Voraussetzungen der Normalverteilung nicht erf\u00fcllt sind.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Wie interpretiert man die Ergebnisse des Friedman-Tests?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Wenn das Testergebnis signifikant ist (p-Wert < gew\u00e4hlter Schwellenwert, typischerweise 0,05), deutet dies darauf hin, dass es signifikante Unterschiede zwischen den Gruppen gibt. Anschlie\u00dfend k\u00f6nnen Post-hoc-Tests verwendet werden, um zu bestimmen, welche Gruppen sich unterscheiden.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Was ist der Unterschied zwischen dem Friedman-Test und der ANOVA mit Messwiederholung?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Der Friedman-Test ist eine nicht-parametrische Alternative zur ANOVA mit Messwiederholungen. Er wird verwendet, wenn die Daten keiner Normalverteilung folgen oder die Voraussetzungen der ANOVA nicht erf\u00fcllt sind.\"\r\n      }\r\n    }\r\n  ]\r\n}\r\n<\/script>\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wenn man einen Vergleich an einer kleinen Stichprobe anstellen will, um Daten wie Kundenpr\u00e4ferenzen oder die relative Wirksamkeit mehrerer Behandlungen hervorzuheben, erscheint der Friedman-Test als die geeignete L\u00f6sung. Der Friedman-Test ist eine statistische Methode, die zur Vergleichung mehrerer verbundener Stichproben oder wiederholter Beobachtungen verwendet werden kann. Kennst Du schon RoPo? Was ist der Friedman-Test? 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