Friedman 검정은 밀턴 프리드만(Milton Friedman)이 개발한 2-Way ANOVA 모델에 대한
비모수적 대안이다.
랜덤하게 구성된 블록 디자인에 대해 효과의 중앙값이 차이가 있는지 확인하기 위해
Friedman 검정을 사용한다.  

예를 들어, 마케팅 분석가가 DM(Direct Mail), 신문, 잡지 세가지 유형의 광고에 대한
상대적인 효과를 비교하려고 한다. 마케팅 분석가는 랜덤한 블록 디자인을 실행하고
12개의 의뢰 회사에 대해서 1년간에 걸친 세가지 유형의 광고를 모두 사용하였으며
각 광고 유형에 대한 광고효과를 백분율(%)로 기록하였다.
이 경우 세가지 유형의 광고 처리방법에 대해 효과의 중앙값이 차이가 있는지 확인하기 위해
Friedman 검정을 사용한다.

Friedman 검정을 사용하면 다음과 같은 가정이 필요하다.

•  응답 변수는 연속형 또는 서수형 데이터 이어야 한다.
•  인자(X)는 범주형 데이터 이어야 한다.
•  범주형 블록 변수를 한개 사용해야 한다. 블록은 일관적인 조건에서 실행된 실험 Run의 그룹이다
   만약 블록 변수의 영향을 고려하면 인자(X)의 효과를 보다 정확하게 평가할 수있다.

처리방법 = 광고유형
Block = 회사

Friedman Test: Response versus 광고유형 blocked by 회사

S = 10.67  DF = 2  P = 0.005

                             Sum of
광고유형   N    Est Median   Ranks
DM        12       6.100      16.0
잡지      12       8.150      24.0
신문      12      13.300      32.0

Grand median = 9.183

광고 효과에 대한 데이터 분석결과 p-value가 유의수준 0.05보다 작은 0.005 이므로
마케팅분석가는 귀무가설을 기각하고 세가지 유형의 광고 방법중 적어도 하나의 유형은
효과 측면에서 다른 것과 비교해서 다르다 라고 결론을 내릴 수 있다.

세가지 유형에 대한 중앙값을 살펴보면 전체 중앙값(9.183)에 대해 DM(6.10), 잡지(8.15)로
근접해 있으나 신문(13.30)으로 상대적으로 높은 값임을 알 수 있다. 이 결과를 종합하여
사례의 데이터 분석결과 신문광고가 다른 유형의 광고보다 좀더 효과적일 수 있다는 결과이다.