{"id":5212,"date":"2026-10-14T22:52:43","date_gmt":"2026-10-14T19:52:43","guid":{"rendered":"https:\/\/wpcalc.com\/es\/estadistica\/calculadora-prueba-de-friedman\/"},"modified":"2026-10-14T22:52:43","modified_gmt":"2026-10-14T19:52:43","slug":"calculadora-prueba-de-friedman","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wpcalc.com\/es\/estadistica\/calculadora-prueba-de-friedman\/","title":{"rendered":"Calculadora de la prueba de Friedman"},"content":{"rendered":"<section class=\"not-prose calculator-box\" aria-labelledby=\"calculator-title\"><div class=\"flex items-baseline sm:items-center justify-between gap-2 sm:gap-3\"><div class=\"flex flex-col sm:flex-row sm:items-center gap-2\"><span class=\"icon icon-calculator text-primary-700! text-base! dark:text-primary-300!\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2 id=\"calculator-title\" class=\"text-lg font-display font-bold\">Compara tres o m\u00e1s condiciones relacionadas a partir de sus rangos<\/h2><\/div><div class=\"calcdash-favorite group\">\n  <button type=\"button\" class=\"favorite\" id=\"favorite\" data-favorite-id=\"5212\" data-favorite-title=\"Prueba de Friedman\" data-favorite-url=\"https:\/\/wpcalc.com\/es\/estadistica\/calculadora-prueba-de-friedman\/\" data-favorite-excerpt=\"Introduce una l\u00ednea por sujeto con un valor para cada condici\u00f3n y esta calculadora de la prueba de Friedman devuelve el estad\u00edstico chi-cuadrado corregido por empates, los grados de libertad, el valor p, la W de Kendall y una decisi\u00f3n en el nivel de significaci\u00f3n que elijas.\" aria-label=\"A\u00f1adir a favoritos\" data-favorite-icon=\"icon icon-calculator\">\n    <span class=\"icon icon-shape-star-empty\" aria-hidden=\"true\"><\/span>\n  <\/button>\n  <div class=\"calcdash-favorite__tip\" aria-hidden=\"true\">\n   <span class=\"favorite-tooltip\" id=\"favorite-tooltip\"><\/span>\n  <\/div>\n  <span class=\"sr-only\" role=\"status\" id=\"favorite-status\"><\/span>\n<\/div><\/div><form action=\"https:\/\/wpcalc.com\/es\/estadistica\/calculadora-prueba-de-friedman\/\" method=\"POST\" class=\"calculator\" id=\"calculator-5212\" data-post=\"5212\"><fieldset class=\"fieldset-input is-1\"><legend class=\"sr-only\">Campos de entrada<\/legend><div class=\"field\" id=\"input-1\"><label for=\"field-1\">Mediciones (un sujeto por l\u00ednea)<\/label><textarea id=\"field-1\" name=\"mediciones_un_sujeto_por_lnea\">7 6 5\n5 4 6\n8 7 6\n4 5 3\n6 6 4\n7 5 6\n5 3 4\n9 8 7<\/textarea><\/div><div class=\"field\" id=\"input-2\"><label for=\"field-2\">Nivel de significaci\u00f3n<\/label><div class=\"grid grid-cols-1\"><select id=\"field-2\" name=\"nivel_de_significacin\"><option value=\"0.10\">0.10<\/option><option value=\"0.05\" selected>0.05<\/option><option value=\"0.025\">0.025<\/option><option value=\"0.01\">0.01<\/option><option value=\"0.001\">0.001<\/option><\/select><svg class=\"pointer-events-none col-start-1 row-start-1 mr-2 size-5 self-center justify-self-end text-gray-500 sm:size-4\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"currentColor\" aria-hidden=\"true\" data-slot=\"icon\">\n              <path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M4.22 6.22a.75.75 0 0 1 1.06 0L8 8.94l2.72-2.72a.75.75 0 1 1 1.06 1.06l-3.25 3.25a.75.75 0 0 1-1.06 0L4.22 7.28a.75.75 0 0 1 0-1.06Z\" clip-rule=\"evenodd\" \/>\n            <\/svg><\/div><\/div><\/fieldset><div class=\"buttons\"><button type=\"submit\" data-text=\"Recalcular\" id=\"calculate-button\" data-post=\"5212\">Calcular<\/button><button type=\"reset\">Restablecer<\/button><\/div><div class=\"field is-checkbox hidden!\" id=\"field-auto-calc\"><input type=\"checkbox\" id=\"auto-calc\"><label for=\"auto-calc\">Calcular autom\u00e1ticamente<\/label><small>Si est\u00e1 activado, el resultado se actualizar\u00e1 autom\u00e1ticamente al cambiar cualquier valor.<\/small><\/div><div class=\"fieldset-result is-hidden\" aria-labelledby=\"result-title\" aria-live=\"polite\" role=\"region\"> <h3 class=\"result-title bg-gradient-to-r from-primary-50 to-gray-50 dark:from-primary-900 dark:to-gray-800\" id=\"result-title\"><span class=\"icon icon-s-pulse\" aria-hidden=\"true\"><\/span> Resultados de la prueba de Friedman<\/h3><div class=\"result-box\"><div class=\"field-result\" id=\"output-1\"><span class=\"field-title\"><span>Estad\u00edstico de Friedman (\u03c7\u00b2 con correcci\u00f3n por empates)<\/span><span class=\"result-term\">\u03c7\u00b2\u1d3f<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-1\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copiar resultado\" aria-label=\"Copiar resultado\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result\" id=\"output-2\"><span class=\"field-title\"><span>Grados de libertad<\/span><span class=\"result-term\">gl<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-2\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copiar resultado\" aria-label=\"Copiar resultado\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result\" id=\"output-3\"><span class=\"field-title\"><span>Valor p (aproximaci\u00f3n \u03c7\u00b2)<\/span><span class=\"result-term\">p<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-3\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copiar resultado\" aria-label=\"Copiar resultado\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result\" id=\"output-4\"><span class=\"field-title\"><span>W de Kendall (tama\u00f1o del efecto)<\/span><span class=\"result-term\">W<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-4\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copiar resultado\" aria-label=\"Copiar resultado\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result\" id=\"output-5\"><span class=\"field-title\"><span>Decisi\u00f3n para \u03b1<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-5\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copiar resultado\" aria-label=\"Copiar resultado\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result is-column\" id=\"output-6\"><span class=\"field-title\"><span>Sumas de rangos por condici\u00f3n<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-6\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copiar resultado\" aria-label=\"Copiar resultado\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result is-column\" id=\"output-7\"><span class=\"field-title\"><span>C\u00f3mo funciona la prueba de Friedman<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-7\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copiar resultado\" aria-label=\"Copiar resultado\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><\/div><div class=\"result-actions\"><button type=\"button\" class=\"copy-link\"><svg viewBox=\"0 0 20 20\" fill=\"currentColor\" aria-hidden=\"true\"><path d=\"M12.232 4.232a2.5 2.5 0 0 1 3.536 3.536l-1.225 1.224a.75.75 0 0 0 1.061 1.06l1.224-1.224a4 4 0 0 0-5.656-5.656l-3 3a4 4 0 0 0 .225 5.865.75.75 0 0 0 .977-1.138 2.5 2.5 0 0 1-.142-3.667l3-3Z\"\/><path d=\"M11.603 7.963a.75.75 0 0 0-.977 1.138 2.5 2.5 0 0 1 .142 3.667l-3 3a2.5 2.5 0 0 1-3.536-3.536l1.225-1.224a.75.75 0 0 0-1.061-1.06l-1.224 1.224a4 4 0 1 0 5.656 5.656l3-3a4 4 0 0 0-.225-5.865Z\"\/><\/svg><span class=\"copy-link__text\">Copiar enlace a este c\u00e1lculo<\/span><\/button><span class=\"sr-only\" role=\"status\" id=\"copy-link-status\"><\/span><\/div><\/div><a href=\"#respond\" class=\"hidden transition-opacity duration-300 opacity-0 w-50 text-sm justify-center items-center gap-2 px-4 py-2 rounded bg-gray-200 text-gray-700 hover:bg-gray-300\" id=\"leave-comment\"><span class=\"icon icon-comments\" aria-hidden=\"true\"><\/span>Dejar un comentario<\/a><\/form><\/section><section id=\"calc-reactions\" class=\"not-prose hidden my-12 bg-gradient-to-r from-primary-50 to-gray-50 border border-indigo-100 rounded-xl px-6 py-4 shadow-sm\" data-post=\"5212\" aria-live=\"polite\" aria-labelledby=\"calc-reactions-title\"><p id=\"calc-reactions-title\" class=\"text-sm text-gray-500 text-center mb-2\">\u00bfQu\u00e9 te ha parecido este resultado?<\/p><div role=\"group\" aria-labelledby=\"calc-reactions-title\" class=\"grid grid-cols-3 sm:flex sm:flex-row sm:justify-around gap-4 sm:items-center sm:flex-wrap\"><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"like\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"like\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\ude00 <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Me gusta <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"helpful\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"helpful\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\udca1 <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">\u00datil <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"confused\"><span class=\"reaction-count\" 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aria-hidden=\"true\">\u274c <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Inexacto <\/span><\/button><\/div><div id=\"reaction-message\" class=\"hidden mt-8 rounded-md border border-primary-100 bg-white\/50 backdrop-blur-sm px-4 py-2 text-sm text-center shadow-sm\"><\/div><\/section><div class=\"calcdash-ad not-prose calcdash-ad--calc_result calcdash-ad--in-article\"><ins class=\"adsbygoogle\" style=\"display:block\" data-ad-client=\"ca-pub-1721569815777345\" data-ad-slot=\"6317458308\" data-ad-layout=\"in-article\" data-ad-format=\"fluid\"><\/ins><script>(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});<\/script><\/div>\n<style id=\"wpcoderpro-inline-1\">.formula-box {\r\n\tborder-bottom: none !important;\r\n}<\/style><section class=\"formula-box\" aria-labelledby=\"formula-title\">\r\n\t<div id=\"formula-title\" class=\"not-prose font-display mb-4\"><span class=\"icon icon-formula\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2>Prueba de Friedman<\/h2><\/div>\r\n\t<figure class=\"not-prose formula\">\r\n\t\t<figcaption class=\"formula-title\">F\u00f3rmula<\/figcaption>\r\n\t\t<div class=\"text-base text-gray-800\" id=\"formula\">\n\\[ \\chi_F^2 = \\frac{12}{n\\,k\\,(k+1)} \\sum_{j=1}^{k} R_j^2 \\; - \\; 3n(k+1) \\qquad\\text{(corregido por empates: } \\chi^2 = \\chi_F^2 \/ C\\text{)} \\\\ C = 1 - \\frac{\\sum\\left(t^3 - t\\right)}{n\\left(k^3 - k\\right)} \\\\ W = \\frac{\\chi^2}{n(k-1)} \\]\n<\/div>\r\n\t<\/figure>\r\n\t<\/p>\n<p><strong>Donde:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\\(n\\) \u2014 n\u00famero de sujetos (bloques)<\/li>\n<li>\\(k\\) \u2014 n\u00famero de condiciones relacionadas (\\(k \\ge 3\\))<\/li>\n<li>\\(R_j\\) \u2014 suma de rangos de la condici\u00f3n \\(j\\); los valores de cada sujeto se ordenan de 1 (el menor) a \\(k\\), y los valores empatados reciben el rango promedio<\/li>\n<li>\\(t\\) \u2014 tama\u00f1o de cada grupo de valores empatados dentro de un sujeto<\/li>\n<li>\\(W\\) \u2014 coeficiente de concordancia de Kendall, el tama\u00f1o del efecto<\/li>\n<\/ul>\n<p>El estad\u00edstico compara las sumas de rangos observadas con el valor esperado cuando todas las condiciones son iguales, \\(nk(k+1)\/4\\cdot 2\\); desviaciones grandes producen valores grandes de \\(\\chi^2\\). La correcci\u00f3n por empates infla el estad\u00edstico cuando hay empates, y el valor p se obtiene de la distribuci\u00f3n \\(\\chi^2\\) con \\(k-1\\) grados de libertad.<\/p>\n<p>\r\n<\/section>\n<style id=\"wpcoderpro-inline-2\">.calculation-box {\r\n\tborder-bottom: none !important;\r\n}<\/style><section id=\"calculation\" class=\"calculation-box\" aria-labelledby=\"calculation-title\">\r\n\t<div id=\"calculation-title\" class=\"not-prose font-display\"><span class=\"icon icon-unordered-list\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2>Prueba de Friedman \u2013 Ejemplo de c\u00e1lculo<\/h2><\/div>\r\n\r\n<\/p>\n<p><strong>Ejemplo:<\/strong> ocho sujetos punt\u00faan tres productos en una escala (los datos que aparecen por defecto en la calculadora). Dentro de cada sujeto, las tres puntuaciones se ordenan de 1 a 3; las sumas de rangos resultan \\(R_1 = 21.5\\), \\(R_2 = 14.5\\), \\(R_3 = 12\\).<\/p>\n<p>\\[ \\chi_F^2 = \\frac{12}{8 \\cdot 3 \\cdot 4}\\left(21.5^2 + 14.5^2 + 12^2\\right) - 3 \\cdot 8 \\cdot 4 = 6.0625 \\]<\/p>\n<p>Un sujeto dio dos puntuaciones iguales, de modo que un grupo de empate de tama\u00f1o \\(t=2\\) aporta \\(t^3 - t = 6\\) a la correcci\u00f3n:<\/p>\n<p>\\[ C = 1 - \\frac{6}{8(27 - 4 + -3)} = 1 - \\frac{6}{192} = 0.96875, \\qquad \\chi^2 = \\frac{6.0625}{0.96875} = 6.2581 \\]<\/p>\n<p>Con \\(df = k - 1 = 2\\), la aproximaci\u00f3n \\(\\chi^2\\) da \\(p = 0.0438\\), y la \\(W\\) de Kendall es \\(W = 6.2581 \/ (8 \\cdot 2) = 0.3911\\).<\/p>\n<p><strong>Resultado:<\/strong> \\(\\chi^2 = 6.2581\\), \\(df = 2\\), \\(p = 0.0438\\). Con \\(\\alpha = 0.05\\) se rechaza \\(H_0\\): los tres productos difieren significativamente en localizaci\u00f3n, con una concordancia moderada entre los sujetos (\\(W \\approx 0.39\\)).<\/p>\n<p>\n\r\n<\/section>\n<h2>C\u00f3mo usar la calculadora<\/h2>\n<ol>\n<li>Pega o escribe tus datos en <strong>Mediciones (un sujeto por l\u00ednea)<\/strong>. Cada l\u00ednea debe contener los valores de un sujeto, uno por condici\u00f3n, separados por espacios o punto y coma; por ejemplo, <code>7 6 5<\/code> o <code>7; 6; 5<\/code>. Todas las l\u00edneas deben tener el mismo n\u00famero de valores, como m\u00ednimo tres.<\/li>\n<li>Si tus n\u00fameros usan coma decimal (p. ej., <code>7,5<\/code>), puedes escribirlos tal cual: la calculadora los convierte autom\u00e1ticamente.<\/li>\n<li>Elige un <strong>Nivel de significaci\u00f3n<\/strong> (0,10, 0,05, 0,025, 0,01 o 0,001): es el umbral \\(\\alpha\\) que se usa para decidir si se rechaza o no la hip\u00f3tesis nula.<\/li>\n<li>Lee los resultados: el estad\u00edstico de Friedman corregido por empates \\(\\chi^2\\), los grados de libertad, el valor p, la \\(W\\) de Kendall, la decisi\u00f3n al nivel \\(\\alpha\\), una tabla de sumas de rangos por condici\u00f3n y una breve explicaci\u00f3n escrita.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Qu\u00e9 es la prueba de Friedman<\/h2>\n<p>La prueba de Friedman es una alternativa no param\u00e9trica al ANOVA de medidas repetidas de un factor. Compara tres o m\u00e1s condiciones <em>relacionadas<\/em> \u2014 normalmente los mismos sujetos medidos en cada condici\u00f3n, o un dise\u00f1o de bloques aleatorizados en el que cada bloque recibe todos los tratamientos \u2014 para comprobar si las condiciones difieren en localizaci\u00f3n (si las puntuaciones tienden a ser sistem\u00e1ticamente m\u00e1s altas en unas condiciones que en otras).<\/p>\n<p>La prueba trabaja \u00fanicamente con rangos. Los valores de cada sujeto se ordenan dentro de ese sujeto, lo que elimina todas las diferencias entre sujetos: un sujeto que punt\u00faa todo alto aporta el mismo patr\u00f3n de rangos que otro que punt\u00faa todo bajo. Si las condiciones son id\u00e9nticas, los rangos de cada condici\u00f3n son una permutaci\u00f3n aleatoria de \\(1, \\dots, k\\), de modo que la suma de rangos esperada de cada condici\u00f3n es \\(n \\cdot k(k+1)\/2\\). El estad\u00edstico de Friedman mide cu\u00e1nto se apartan las sumas de rangos observadas de esa expectativa: si una condici\u00f3n se sit\u00faa sistem\u00e1ticamente en los rangos m\u00e1s altos, su suma de rangos es grande, la de otra es peque\u00f1a y \\(\\chi^2\\) crece.<\/p>\n<p>El valor p se obtiene comparando el estad\u00edstico con la distribuci\u00f3n \\(\\chi^2_{k-1}\\). Si \\(p \\le \\alpha\\), se rechaza la hip\u00f3tesis nula y se concluye que al menos una condici\u00f3n tiende a ordenarse por encima o por debajo de las dem\u00e1s, aunque no se sabe cu\u00e1l. La \\(W\\) de Kendall, \\(W = \\chi^2 \/ (n(k-1))\\), cuantifica la consistencia de los ordenamientos de los sujetos: 0 significa ausencia de concordancia, 1 que todos los sujetos ordenan las condiciones exactamente igual, y valores en torno a 0,3\u20130,5 suelen describirse como concordancia moderada.<\/p>\n<p>Un resultado significativo es solo el primer paso. Para saber <em>cu\u00e1les<\/em> condiciones difieren, contin\u00faa con comparaciones por pares: la prueba de Nemenyi (una diferencia cr\u00edtica de \\(q_\\alpha\\sqrt{k(k+1)\/(6n)}\\) sobre los rangos medios) o <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/en\/statistics\/wilcoxon-signed-rank-test-calculator\/\">pruebas de Wilcoxon de rangos con signo<\/a> con un nivel de significaci\u00f3n ajustado por Bonferroni. Si tus grupos son <em>independientes<\/em> en lugar de emparejados, la prueba de Friedman no es la herramienta adecuada: usa mejor la <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/en\/statistics\/kruskal-wallis-test-calculator\/\">prueba de Kruskal\u2013Wallis<\/a>.<\/p>\n<h2>Supuestos y consejos pr\u00e1cticos<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Datos emparejados:<\/strong> cada sujeto (bloque) debe tener un valor en cada condici\u00f3n. Los valores faltantes no se pueden manejar: elimina el sujeto o imputa el valor antes de introducir los datos.<\/li>\n<li><strong>Sujetos independientes:<\/strong> los sujetos o bloques no deben influirse entre s\u00ed, mientras que las mediciones repetidas dentro de un sujeto est\u00e1n, por supuesto, relacionadas: de eso trata precisamente la prueba.<\/li>\n<li><strong>Escala ordinal o superior:<\/strong> los valores solo tienen que poder ordenarse dentro de cada sujeto, as\u00ed que las escalas tipo Likert, los rangos y las puntuaciones valen.<\/li>\n<li><strong>El valor p es una aproximaci\u00f3n.<\/strong> La distribuci\u00f3n de referencia \\(\\chi^2\\) se vuelve precisa cuando \\(nk\\) es grande, pero tiende a ser algo liberal (valores p demasiado peque\u00f1os) con muestras peque\u00f1as; por ejemplo, con menos de unos 13 sujetos y \\(k = 3\\). En esos casos, compara el estad\u00edstico con los valores cr\u00edticos exactos de Friedman antes de fiarte de una decisi\u00f3n ajustada.<\/li>\n<li><strong>Los empates se manejan, pero muchos empates restan potencia.<\/strong> La calculadora aplica la correcci\u00f3n est\u00e1ndar por empates \\(C\\); si cada sujeto da valores id\u00e9nticos en todas las condiciones, el estad\u00edstico es cero por construcci\u00f3n y no puede detectarse ninguna diferencia.<\/li>\n<li><strong>Interpreta la W junto con la p.<\/strong> Con muchos sujetos, incluso una diferencia min\u00fascula y pr\u00e1cticamente irrelevante en las sumas de rangos puede resultar estad\u00edsticamente significativa; la \\(W\\) de Kendall te dice si la concordancia que hay detr\u00e1s del resultado es realmente sustancial. Para otra perspectiva de la concordancia en rangos entre evaluadores, consulta la <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/es\/estadistica\/calculadora-tau-de-kendall\/\">calculadora de la tau de Kendall<\/a> y la <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/es\/estadistica\/correlacion-rangos-spearman\/\">calculadora de correlaci\u00f3n de rangos de Spearman<\/a>.<\/li>\n<\/ul>\n<p>La direcci\u00f3n del efecto se lee en la tabla de sumas de rangos: la condici\u00f3n con el rango medio m\u00e1s alto tiende a obtener las puntuaciones m\u00e1s altas, y la de rango medio m\u00e1s bajo, las m\u00e1s bajas. Comparar el rango medio de cada condici\u00f3n con el valor esperado bajo la hip\u00f3tesis nula, \\(k(k+1)\/2\\), muestra qu\u00e9 condiciones arrastran el resultado.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Introduce una l\u00ednea por sujeto con un valor para cada condici\u00f3n y esta calculadora de la prueba de Friedman devuelve el estad\u00edstico chi-cuadrado corregido por empates, los grados de libertad, el valor p, la W de Kendall y una decisi\u00f3n en el nivel de significaci\u00f3n que elijas.<\/p>\n","protected":false},"author":3168,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[29],"tags":[30],"class_list":["post-5212","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-estadistica","tag-contraste-de-hipotesis"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5212","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3168"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5212"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5212\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":5391,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5212\/revisions\/5391"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5212"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5212"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5212"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}