--- title: "Como realizar a ANOVA de Friedman no SPSS?" url: https://www.blog.psicometriaonline.com.br/como-realizar-a-anova-de-friedman-no-spss canonical: https://www.blog.psicometriaonline.com.br/como-realizar-a-anova-de-friedman-no-spss language: pt-BR published: 2025-09-19T17:30:13.000Z updated: 2026-03-30T13:49:06.786Z modified: 2026-03-30T13:49:06.786Z author: "Marcos Lima" categories: ["Tutoriais"] tags: ["tutorial no spss", "testes não paramétricos"] description: "Neste post, você aprenderá a solicitar, interpretar e reportar os resultados de uma ANOVA de Friedman no SPSS." source: Blog Psicometria Online --- # Como realizar a ANOVA de Friedman no SPSS? > Neste post, você aprenderá como realizar e interpretar a ANOVA de Friedman no SPSS. Para isso, vamos explorar desde os conceitos básicos até a interpretação dos resultados. Vamos começar! O que é a ANOVA de Friedman? Em diversas situações de pesquisa, surge a necessidade de comparar três ou ma... Neste post, você aprenderá como realizar e interpretar a ANOVA de Friedman no SPSS. Para isso, vamos explorar desde os conceitos básicos até a interpretação dos resultados. Vamos começar! ## O que é a ANOVA de Friedman? Em diversas situações de pesquisa, surge a necessidade de comparar três ou mais amostras pareadas. Por exemplo, podemos investigar se a velocidade de nado (cm/s) de ratos varia em função das diferentes temperaturas da água às quais eles são expostos. Além disso, em estudos clínicos, outra questão pode surgir: os escores de produção de linguagem de pacientes que sofreram acidente vascular cerebral diferem após 6, 12 e 18 meses do evento traumático? Essas questões de pesquisa podem ser respondidas por uma alternativa não paramétrica à [análise de variância (ANOVA) de medidas repetidas](/anova-de-medidas-repetidas) tradicional, a saber, a ANOVA de Friedman. Diferentemente da ANOVA clássica, a ANOVA de Friedman não utiliza diretamente os valores brutos, mas sim os [postos dos escores](/o-que-sao-postos-ranks). Por exemplo, suponha que observamos os seguintes escores, para um dado sujeito experimental: ![exemplo de dados brutos.](/uploads/2025-09_escores-brutos-rato-1.jpg) Em síntese, a ANOVA de Friedman transforma os escores brutos em postos, de modo que atribuímos o posto 1 ao menor escore, o posto 2 ao segundo menor, e assim por diante: ![exemplo de transformação de dados brutos em postos.](/uploads/2025-09_escores-brutos-e-postos-rato-1.jpg) Desse modo, a ANOVA de Friedman examina se há diferenças sistemáticas nos *postos* das condições. Portanto, mais do que verificar valores absolutos, o teste foca em padrões de ordenação ao longo das diferentes condições experimentais. Para mais detalhes, recomendamos nosso post sobre a [teoria da ANOVA de Friedman](/o-que-e-anova-de-friedman). ## Como executar a ANOVA de Friedman no SPSS? ### Exemplo prático Em seguida, introduziremos o exemplo do nosso tutorial. Suponha que avaliamos seis ratos em um labirinto aquático de Morris, uma tarefa comum em neurociência e psicologia experimental (Figura 1). ![labirinto de Morris. ](/uploads/2025-09_morris-water-maze-1.jpg) *Figura 1. Ilustração de um rato durante uma tarefa no labirinto aquático de Morris. Retirado da* [*Wikipédia*](https://en.wikipedia.org/wiki/File:MorrisWaterMaze.jpg)*, sob a licença Creative Commons Attribution-Share Alike 2.0 Generic license.* Neste labirinto, o animal precisa encontrar uma plataforma submersa, aprendendo sua posição ao longo das tentativas. Assim, a tarefa visa mensurar aprendizagem e memória espacial. A Figura 2 apresenta dados hipotéticos no SPSS de seis ratos (baseado em Scheff, 2016). A primeira coluna indica cada sujeito experimental. As demais colunas correspondem a quatro temperaturas específicas da água, a saber, 20 ºC (**temp\_20**), 24 ºC (**temp\_24**), 27 ºC (**temp\_27**) e 32 º C (**temp\_32**). Por fim, os números nas células dessas colunas indicam as velocidades de nado (cm/s) de cada rato naquela respectiva condição experimental. ![dados para tutorial da ANOVA de Friedman no SPSS.](/uploads/2025-09_friedman-banco-de-dados.jpg) *Figura 2. O banco de dados.* Em seguida, resumimos as hipóteses nula e alternativa da ANOVA de Friedman: - **Hipótese nula (*H*0):** os postos das condições são iguais, ou seja, a temperatura da água *não* influencia os postos das velocidades de nado. - **Hipótese alternativa (*H*1):** pelo menos um par de condições difere entre si, isto é, pelo menos um par de temperaturas da água influencia os postos das velocidades de nado. Em síntese, nós definimos um nível de significância (α), usualmente de 5%. Se o [valor *p*](/o-que-e-valor-de-p) for menor que α, então rejeitamos *H*0 e concluímos que há evidências de efeito da temperatura da água sobre a velocidade de nado. Contudo, testes post hoc serão necessários para identificarmos quais temperaturas especificamente diferem entre si. ### Solicitando a ANOVA de Friedman no SPSS Primeiramente, siga o caminho **Analisar > Testes não paramétricos > Amostras Relacionadas** (Figura 3). ![solicitando a ANOVA de Friedman no SPSS, parte 1.](/uploads/2025-09_anova-de-friedman-caminho-para-analise.jpg) *Figura 3. Caminho para solicitar a análise.* Em seguida, aparecerá uma janela similar àquela ilustrada na Figura 4. ![solicitando a ANOVA de Friedman no SPSS, parte 2.](/uploads/2025-09_anova-de-friedman-solicitando-a-analise-passo-1.jpg) *Figura 4. Janela com configurações da análise (aba Objetivo).* Na aba **Objetivo**, marque a opção **Customizar análise**. Logo depois, vá até a aba **Campos** (Figura 5). ![solicitando a ANOVA de Friedman no SPSS, parte 3.](/uploads/2025-09_anova-de-friedman-solicitando-a-analise-passo-2.jpg) *Figura 5. Janela com configurações da análise (aba Campos).* Em seguida, na aba **Campos**, passe para o campo **Testar Campos** todas as variáveis de medidas repetidas que você pretende comparar (Figura 5). Por fim, na aba **Configurações**, marque a opção **Customizar testes** e, em seguida, a opção **Friedman’s 2-way ANOVA por postos (amostras k)**, conforme indicado na Figura 6. ![solicitando a ANOVA de Friedman no SPSS, parte 4.](/uploads/2025-09_anova-de-friedman-solicitando-a-analise-passo-3.jpg) *Figura 6. Janela com configurações da análise (aba Configurações).* Para finalizar, clique em **Executar**, na parte inferior da janela. ### Interpretando a saída da ANOVA de Friedman no SPSS A janela de resultados mostrará a hipótese nula, o teste estatístico usado para avaliá-la, o valor *p* (**Sig.**) e a decisão de rejeição ou não rejeição da hipótese nula (Figura 7). Contudo, nós podemos ter informações mais detalhadas mediante um duplo-clique na janela de resultados. ![resumo do teste de hipótese da ANOVA de Friedman.](/uploads/2025-09_anova-de-friedman-saida-1.jpg) *Figura 7. Resumo do teste de hipótese da ANOVA de Friedman.* A nova saída resultante será similar àquela mostrada na Figura 8. A parte superior da saída apresenta gráficos de barras dos postos da [variável dependente](/o-que-sao-variaveis-independentes-e-dependentes), separados por condição experimental. Além disso, ela também contém os postos médios das diferentes condições. Lembrando, são esses postos que a ANOVA de Friedman usa em seus cálculos. ![resultado omnibus da ANOVA de Friedman no SPSS.](/uploads/2025-09_anova-de-friedman-saida-2.jpg) *Figura 8. Frequências dos postos e estatísticas da ANOVA de Friedman.* Por outro lado, a parte inferior da Figura 8 contém as estatísticas inferenciais, incluindo o número de observações (*N* = 6 ratos), a estatística do teste (i.e., **χ2*F*** ou ***F*)**, os graus de liberdade (número de grupos menos 1; i.e., *k* – 1 = 3) e o valor *p* \[em **Asymptotic Sig. (2-sided test)**\]. Em síntese, nossa ANOVA de Friedman foi estatisticamente significativa. Mas onde estão as diferenças? A fim de responder a essa pergunta, precisamos examinar as comparações em pares. Na parte inferior da tela, selecione a opção **Comparações de pares**, conforme ilustra a Figura 9. ![testes post hoc para a ANOVA de Friedman no SPSS.](/uploads/2025-09_anova-de-friedman-saida-3.jpg) *Figura 9. Solicitando a visualização das comparações em pares.* Isso modificará a visualização da Figura 8 para a Figura 10. Desse modo, a nova visualização conterá as seis comparações em pares provenientes das quatro condições experimentais de nosso delineamento. ![testes post hoc da ANOVA de Friedman, resultados.](/uploads/2025-09_anova-de-friedman-saida-5.jpg) *Figura 10. Resultados das comparações em pares da ANOVA de Friedman.* Em síntese, as células destacadas indicam que apenas as comparações da condição 20 ºC com as condições 27 ºC (*p* = 0,03) e 32 ºC (*p* = 0,02) foram estatisticamente significativas. ## Reportando os resultados da ANOVA de Friedman Antes de mais nada, calcularemos nossas medidas de [tamanho de efeito](/o-que-e-tamanho-de-efeito). Primeiramente, para a ANOVA de Friedman global, reportaremos o *W* de Kendall: ![fórmula do W de Kendall. ](/uploads/2025-09_w-de-kendall-formula.jpg) Sendo assim, podemos aplicar a fórmula aos nossos dados: ![cálculo do W de Kendall.](/uploads/2025-09_w-de-kendall-calculo-1.jpg) No entanto, o *W* de Kendall é um tamanho de efeito para um teste global (*omnibus*). Além disso, nós também calcularemos os tamanhos de efeito das comparações em pares, com base no *r* de Rosenthal (1991): ![fórmula do r de Rosenthal.](/uploads/2025-09_r-de-rosenthal.jpg) Contudo, no caso da ANOVA de Friedman, há certa ambiguidade sobre se o *N* se refere ao número de pares ou ao número de observações (i.e., 2 × número de casos). Aqui, para que o valor de *r* não exceda 1, usaremos o dobro do número de sujeitos. Sendo assim, temos os resultados reportados a seguir: > *A fim de examinar se a velocidade do nado (cm/s) foi influenciada pela temperatura da água, uma ANOVA de Friedman foi conduzida. Essa análise indicou um efeito estatisticamente significativo da temperatura, χ2F(3) = 14,90, p = 0,002, W = 0,83, com um efeito considerado grande (Cohen, 1992).* > > *Comparações em pares indicaram que, após ajuste dos valores ps, a condição 20 ºC diferiu significativamente das condições 27 ºC e 32 ºC (veja a Tabela 1).* Comparação Estatística do teste *z* *p* *r* 32 ºC vs. 27 ºC 0,167 0,224 1,00 0,06 32 ºC vs. 24 ºC 1,917 2,571 0,06 0,74 **32 ºC vs. 20 ºC** **2,250** **3,019** **0,02** **0,87** 27 ºC vs. 24 ºC 1,750 2,348 0,11 0,68 **27 ºC vs. 20 ºC** **2,083** **2,795** **0,03** **0,81** 24 ºC vs. 20 ºC 0,333 0,447 1,00 0,13 *Tabela 1. Comparações post hoc após ANOVA de Friedman significativa. Erros-padrões iguais a 0,75 em todas as comparações. Linhas em negrito indicam comparações estatisticamente significativas.* *r = r de Rosenthal (1991).* > *Conforme ilustra a Figura 11, a temperatura mais baixa (20 ºC) levou a uma menor velocidade do nado, em comparação com temperaturas mais elevadas (27 e 32 ºC).* ![representação gráfica dos dados usados no tutorial.](/uploads/2025-09_anova-de-friedman-exemplo-dados-brutos.jpg) *Figura 11. Velocidade do nado (cm/s) em função da temperatura da água (ºC). Símbolos iguais representam os mesmos sujeitos nas diferentes condições experimentais. Linhas pontilhadas horizontais representam medianas dos escores em cada condição.* ## Conclusão Gostou desse conteúdo? Se você precisa aprender análise de dados, então faça parte da [**Psicometria Online Academy**](https://academy-po.psicometriaonline.com.br/?utm_source=blog&utm_medium=organico&utm_campaign=&utm_term=&utm_content=post), a maior formação de pesquisadores quantitativos da América Latina. 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(2025, 19 de setembro). Como realizar a ANOVA de friedman no spss? *Blog Psicometria Online*. https://www.blog.psicometriaonline.com.br/como-realizar-a-anova-de-friedman-no-spss