{"id":202479,"date":"2026-01-28T16:54:49","date_gmt":"2026-01-28T15:54:49","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=202479"},"modified":"2026-02-06T04:22:03","modified_gmt":"2026-02-06T03:22:03","slug":"friedman-test-was-ist-das","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/friedman-test-was-ist-das","title":{"rendered":"Friedman-Test einfach erkl\u00e4rt: Anwendung und Bedeutung in der Statistik"},"content":{"rendered":"<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>\n<p>Der Friedman-Test ist eine statistische Methode, die zur Vergleichung mehrerer verbundener Stichproben oder wiederholter Beobachtungen verwendet werden kann.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/research-online-purchase-offline-was-ist-das\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><br \/>\nKennst Du schon RoPo?<br \/>\n<\/a><\/p>\n<p>\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]&gt;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}<\/p>\n<h3>Was ist der Friedman-Test?<\/h3>\n<p>Der Friedman-Test ist <b>eine nichtparametrische statistische Methode<\/b>, 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:\/\/liora.io\/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.<\/p>\n<p>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.<\/p>\n<h4><b>Praktisches Beispiel:<\/b><\/h4>\n<p>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.<\/p>\n<p>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.<\/p>\n<h4><b>Ein weiteres Beispiel:<\/b><\/h4>\n<p>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.<\/p>\n<p>Zusammenfassend ist der Friedman-Test ein wertvolles Werkzeug zur Analyse wiederholter oder korrelierter Daten, insbesondere wenn die Normalit\u00e4tsannahmen in Frage gestellt werden.<\/p>\n<p>\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=&#8220;.svg&#8220;]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"571\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2025\/02\/friedman-test-Liora-1.webp\" alt=\"\" loading=\"lazy\"><\/p>\n<h3>Wann sollte der Friedman-Test angewendet werden?<\/h3>\n<p>Zwei Faktoren rechtfertigen die Verwendung des Friedman-Tests.<\/p>\n<ul>\n<li><b>Nichtparametrische Daten<\/b>: 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:\/\/liora.io\/de\/die-varianzanalyse-anova-ein-tool-der-datenanalyse\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">einen Test wie die ANOVA<\/a> verwenden.<\/li>\n<li><b>Gepaarte Daten<\/b>: 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.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Was man aus dem Friedman-Test erh\u00e4lt, sind <b>Ranglisten<\/b> oder <b>Bewertungen<\/b>. Da er auf nichtparametrische Daten angewendet werden kann und <b>mehr Freiheitsgrade bietet<\/b>, ist der Friedman-Test flexibler als der ANOVA-Test.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/die-varianzanalyse-anova-ein-tool-der-datenanalyse\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><br \/>\nErfahre mehr \u00fcber die Varianzanalyse<br \/>\n<\/a><\/p>\n<h3>Beispiele f\u00fcr die Anwendung des Friedman-Tests<\/h3>\n<p>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.<\/p>\n<h4><b>Wissenschaftliche oder medizinische Forschung<\/b><\/h4>\n<p>Biologieforscher k\u00f6nnen die Wirksamkeit mehrerer Behandlungen bei denselben Patienten bewerten.<\/p>\n<h4><b>Marketing<\/b><\/h4>\n<p>Ein Verbraucherpanel vergleicht die Eigenschaften von 3 Smartphone-Prototypen oder 3 Eissorten.<\/p>\n<h4><b>Bildung<\/b><\/h4>\n<p>Mehrere Lehrmethoden werden bei denselben Sch\u00fclern getestet.<\/p>\n<h4><b>Sport<\/b><\/h4>\n<p>Die Wirksamkeit von k\u00f6rperlichen \u00dcbungen wird bei mehreren Athleten verglichen.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"571\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2025\/02\/friedman-test-Liora-2.webp\" alt=\"\" loading=\"lazy\"><\/p>\n<h3>Was man mit dem Friedman-Test erreichen m\u00f6chte<\/h3>\n<p>Wenn wir die oben erw\u00e4hnten Beispiele noch einmal betrachten, erhalten wir in jedem Fall konkrete Ergebnisse.<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\">Eine bestimmte Behandlung wird als wirksamer als die anderen angesehen,<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\">Die Verbraucher erstellen eine Rangliste der getesteten Eiscremes oder Smartphones,<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\">Zwei der Lehrmethoden f\u00fchren zu besseren Ergebnissen als die anderen.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\">Eine bestimmte k\u00f6rperliche \u00dcbung verbessert den Tonus der Athleten erheblich.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Einordnen und vergleichen<\/h3>\n<p>Demnach <b>hilft der Friedman-Test festzustellen, ob eine Option besser oder besonders anders ist<\/b> als die anderen, und er kann auf kleine Stichproben angewendet werden, w\u00e4hrend der ANOVA ist eine Normalverteilung bei gro\u00dfen Stichproben voraussetzt.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><br \/>\nSich mit Liora weiterbilden<br \/>\n<\/a><\/p>\n","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.<\/p>\n","protected":false},"author":85,"featured_media":202481,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2472],"class_list":["post-202479","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ki"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/202479","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/85"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=202479"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/202479\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":216340,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/202479\/revisions\/216340"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/202481"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=202479"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=202479"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}