我將在下面給出一個示例，說明我的資料是如何組織的，但是每次我使用 frieman.test(y =, groups = , blocks= ) 運行 Friedman 時，它都會給我一個錯誤，即我的資料不是來自未復制的完整塊設計，盡管事實就是如此。
| 分數 | 治療 | 日 |
|---|---|---|
| 10 | 1 | 1 |
| 20 | 1 | 1 |
| 40 | 1 | 1 |
| 7 | 2 | 1 |
| 100 | 2 | 1 |
| 58 | 2 | 1 |
| 98 | 3 | 1 |
| 89 | 3 | 1 |
| 40 | 3 | 1 |
| 70 | 4 | 1 |
| 10 | 4 | 1 |
| 28 | 4 | 1 |
| 86 | 5 | 1 |
| 200 | 5 | 1 |
| 40 | 5 | 1 |
| 77 | 1 | 2 |
| 100 | 1 | 2 |
| 90 | 1 | 2 |
| 33 | 2 | 2 |
| 15 | 2 | 2 |
| 25 | 2 | 2 |
| 23 | 3 | 2 |
| 54 | 3 | 2 |
| 67 | 3 | 2 |
| 1 | 4 | 2 |
| 2 | 4 | 2 |
| 400 | 4 | 2 |
| 16 | 5 | 2 |
| 10 | 5 | 2 |
| 90 | 5 | 2 |
library(readr)
sample_data$treatment <- as.factor(sample_data$treatment) #setting treatment as categorical independent variable
sample_data$day <- as.factor(sample_data$day) #setting day as categorical independent variable
summary(sample_data)
friedman3 <- friedman.test(y = sample_data$score, groups = sample_data$treatment, blocks = sample_data$day)
summary(friedman3)
上面的代碼給出了我之前描述的錯誤。
然而，當我將 csv 資料轉換為矩陣時，弗里德曼的作品但答案似乎是錯誤的，因為 SPSS 給出了不同的自由度結果。
sample_data$treatment <- as.factor(sample_data$treatment) #converting to categorical independent variable
sample_data$day <- as.factor(sample_data$day) #converting to categorical independent variable
data = as.matrix(sample_data)
friedman.test(data)
friedman2 <- friedman.test(y = data$score, groups = data$treatment, blocks = data$day)
summary(friedman2)
知道我做錯了什么嗎？
我知道弗里德曼給了我卡方，但我也想知道如何獲得檢驗統計量而不是卡方值。
我正在使用 Rstudio，我是 R 的新手。我想知道如何將組指定為處理，將天指定為塊。
uj5u.com熱心網友回復：
我們可以通過取mean“分數”來總結資料，然后在friedman.test
sample_data1 <- aggregate(score ~ ., sample_data, FUN = mean)
friedman.test(sample_data1$score, groups = sample_data1$treatment,
blocks = sample_data1$day)
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