因子は、観測が独立で、各観測が共通の分散と各列で定数となる平均をもつ正規分布に従うという仮定に成り立ちました。列平均がすべて同じではないと結論付けることができます。次の例では、ノンパラメトリックな手法を使って分析を繰り返します。この検定における仮定は、観測が連続分布に由来し、必ずしも正規分布でないことです。検定は、データ値自身ではなく、データ値の順位を使った分散分析に基づきます。表と同様の表と箱ひげ図を含みます。この検定は、以下のように行うことができます。結果と一致することを意味します。使って自動車の燃費に対する自動車のモデルと工場の影響を調べます。これらの因子が燃費に対して有意な影響をもつかどうか、およびこれらの因子間に交互作用があるかどうかを検定しました。交互作用がないと結論付けましたが、それぞれの因子は、有意な影響をもちます。次の例では、ノンパラメトリック分析が同じ結果になるかどうかを見てみます。もつノンパラメトリック検定です。つの要因を対称に扱わず、それらの間の交互作用を検定しません。代わりに、考えうる行の差を調整した後で、列が異なるかどうかを検定します。検定は、行因子のカテゴリーをまたぐデータの順位を使った分散分析に基づきます。表と同様の表を含みます。フリードマン検定は、以下のように行うことができます。値を指定して列の影響、行の影響、交互作用の影響を検定することを思い出してください。値は、列の影響に対するものです。値を使って、有意な列の影響があると結論付けます。行の影響をテストするためには、列内の行の役割を交換するために、データを再代入しなければなりません。対して、データとタイプを簡単に転置することができます。friedman(x')繰り返しデータがある場合は、わずかに複雑になります。次元配列に変換することです。0.0082結果は、再び従来型の分散分析の結果と類似しています。値の両方から、有意な行の影響があると結論付けることができます。フリードマン検定を使って行と列の要因間の交互作用の検定を行うことはできません。コマンドを実行するリンクがクリックされました。ブラウザーでは動作しません。ウィンドウに以下を入力すると、このコマンドを実行できます。scienceMathWorksはエンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアのリーディングカンパニーです。