Dalam dunia analisis statistik, terdapat berbagai metode yang digunakan untuk menguji perbedaan antara beberapa kelompok atau variasi dalam satu variabel. Salah satu metode yang digunakan untuk menguji perbedaan ini adalah Uji Friedman. Uji Friedman adalah metode nonparametrik yang digunakan ketika kita memiliki variabel terikat dalam bentuk ordinal dan dua atau lebih kelompok atau variasi. Uji Friedman digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya perbedaan dari hasil pengukuran yang dilakukan secara berulang (data pre-post atau sebelum-sesudah) pada suatu variabel penelitian.
Uji Friedman merupakan teknik lanjut dari Uji Wilcoxon, perbedaan dasarnya yaitu Uji Friedman menguji perbedaan dari (minimal) 3 sampel yang berpasangan, sedangkan Uji Wilcoxon hanya untuk 2 sampel yang saling berpasangan. Uji Friedman adalah alternatif uji statistik dari Repeated Measure ANOVA, jika asumsi normalitas data tidak terpenuhi (Data tidak berdistribusi normal), itupun jika skala data yang digunakan adalah interval atau rasio, maka harus dilakukan pengujian normalitas data. Jika menggunakan data ordinal, maka tidak perlu dilakukan pengujian normalitas data, langsung saja ke Uji Friedman.
KELEBIHAN & KEKURANGAN UJI FRIEDMAN
Uji FRIEDMAN memiliki beberapa kelebihan, diantaranya :
Selain memiliki kelebihan, Uji FRIEDMAN juga memiliki kekurangan, diantaranya :
Contoh kasus yang digunakan dalam tulisan ini adalah dimana seorang peneliti ingin mengetahui apakah terdapat perbedaan Kadar Kolesterol (mg/dL) sebelum dan selama/setelah dilakukannya pengobatan atau terapi kepada 20 pasien. Pengukuran dilakukan 3 kali, yaitu sebelum dilakukan pengobatan atau terapi (bulan pertama), bulan kedua (setelah dilakukan pengobatan atau terapi) dan bulan ketiga (setelah dilakukan pengobatan atau terapi) dan skala data yang digunakan yaitu data kuantitatif (interval/rasio), maka dari itu dilakukan pengujian normalitas data terlebih dahulu.
Diketahui nilai Sig. Shapiro Wilk Variabel Standardized Residual for Bulan 1 sebesar 0.045 (<0.05), nilai Sig. Shapiro Wilk Variabel Standardized Residual for Bulan 2 sebesar 0.038 (<0.05) dan nilai Sig. Shapiro Wilk Variabel Standardized Residual for Bulan 3 sebesar 0.012 (<0.05) maka bisa disimpulkan bahwa data yang digunakan tidak berdistribusi normal dengan kata lain asumsi uji normalitas tidak terpenuhi. Penggunaan uji normalitas shapiro wilk dikarenakan jumlah data yang dipakai kurang dari 50 (<50). Setelah mengetahui bahwasanya asumsi normalitas data tidak terpenuhi, maka bisa lanjut ke Uji FRIEDMAN. Apabila data yang digunakan berdistribusi secara normal, bisa menggunakan statististk parmetrik menggunakan Uji REPEATED MEASURE ANOVA, dan jika data yang digunakan yaitu data ordinal, maka tidak perlu melakukan pengujian normalitas data.
Diketahui Nilai Asymp. Sig. sebesar 0.000, nilai tersebut lebih kecil dari 0.05 (0.000 < 0.05) maka bisa disimpulkan bahwa Ada perbedaan secara signifikan kadar kolesterol pasien setelah dilakukannya pengobatan atau terapi, yang artinya pengobatan atau terapi yang diberikan kepada pasien benar-benar dapat menurunkan kadar kolesterol secara signifikan.