r - Friedman 在 R 中的检验给出了与 SPSS 不同的结果

Question

我最近从 SPSS 切换到 R 来进行一些数据分析。作为此过程的一部分，我在 R 中运行了一些之前在 SPSS 中进行的分析，只是为了获得一个整洁且有意义的脚本。

在这个案例中，我的数据是 9 名参与者在孤立和封闭的环境中对敌意情绪的 self 评估。我测试了五次(夏季、秋季、冬季、 Spring 、夏季)。数据是非正态分布的。

我在 SPSS 中运行了 Friedman 检验，很久以前就得到了 p=.012, χ2(4df)=12.79。我今天在 R 中重新运行了测试，结果是:p=.951 (χ2(4df)=.69)。这真的让我很害怕，因为它让我有理由怀疑到目前为止我的所有分析。

发现这一点后，我将 SPSS 文件重新导出到 .csv 中，用 R 脚本打开它并重新运行 Friedman 测试。检查我是否无意中使用了不同的数据文件。绝对不是这样的。

我使用了安迪·菲尔德描述的弗里德曼测试:

Summer1   <- c(2,0,0,0,0,0,0,0,0)  
Autumn    <- c(3,0,1,0,0,4,2,0,1)  
Winter    <- c(1,0,0,0,0,2,5,1,1) 
Spring    <- c(1,0,2,2,2,8,4,0,1)  
Summer2   <- c(3,0,2,1,0,4,7,1,1) 
Hostility <- matrix(c(Summer1, Autumn, Winter, Spring, Summer2), nrow=9, byrow=TRUE) 
friedman.test(Hostility)

有人对此有解释，或者知道哪个结果是正确的吗？

Answer 1

检查你的矩阵是否真的像你想象的那样总是一个好主意:

> Hostility
       [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
  [1,]    2    0    0    0    0
  [2,]    0    0    0    0    3
  [3,]    0    1    0    0    4
  [4,]    2    0    1    1    0
  [5,]    0    0    0    2    5
  [6,]    1    1    1    0    2
  [7,]    2    2    8    4    0
  [8,]    1    3    0    2    1
  [9,]    0    4    7    1    1

问题出在 byrow=TRUE 上。如果构建正确，Friedman 检验与 SPSS 一致:

> Hostility <- matrix(c(Summer1, Autumn, Winter, Spring, Summer2), nrow=length(Summer1))
> friedman.test(Hostility)

    Friedman rank sum test

data:  Hostility
Friedman chi-squared = 12.794, df = 4, p-value = 0.01233