Friedman sıralamalı iki yönlü varyans analizi
Yöntem

Birbirlerine eşli olan n sayıda eleman veya hal için k değişken hakkında sayısal veri toplanır. Birbirine eşli olduğu için bu verilerin bulunması için özel deneysel tasarım uygulanması gerekmektedir. Bu tamamlanmıs blok tasarımı şeklinde olduğu için varyans analizi terimleri ile satırlara blok ismi verilir. Böylece n satırlı k sütunlu (bir matris şeklinde) bir veri tablosu elde edilir ve bu veri tablosunda da her bir hücrede tek bir sayısal ölçüm  \{x_{ij}\} bulunur. Bu i blokunun tabi olduğu j koşuldan ortaya çıkan niceliksel ölçekli sayısal bir ölçümdür ve bütün veri ölçümleri aynı birimlerdedir.
Sınamanın amacı anakütlenin k sayıda koşula göre bölünmesinin etkili olup olmadığıdır. Eğer k sayıdakı koşul anakütlenin k bölüme ayrılmasına neden olursa eldeki örneklemde her koşula ait sıralamalar toplamı birbirinden değişik toplam verecektir. Eğer koşul değişmesi anakütle bölünmesine neden olmuyorsa, örneklem için her bir sütun birbirine eşit sıralama toplamı verecektir. Buna göre Friedman sınaması için sıfır hipotez ve karşıt hipotez şöyle verilir: H0 : k koşul etkilerinin tümü birbirine aynıdır yani koşul değişikliği anakütlenin bölünmesini sağlamaz. H1 : k koşullardan bazılarının etkileri birbirine eşittir ve diğerleri eşit olmayıp anakütlenin bölünmesini sağlarlar.
İlk yapılan hesaplar ile yeni bir veri tablosu elde edilir. Bu yeni tabloda n sayıda blok veya eleman satırı ve k sayıda da koşul sütunu bulunur. Her bir blok için koşullar sıralama düzenine konulmuştur yani yeni veri tablosunda her satırdaki veriler '1' den 'k'ye kadar sıra numarasıdır. Eğer ilk veri matrisinde bir blok satırı içinde beraberlikler bulunursa kullanılacak sıralama stratejisi beraberliklerin sıralama ortalamasının her beraberlik için kullanmasıdır; bu halde kesirler sıralama numaraları bulunabilir. Bu yeni tablodaki her eleman i=1,..,k ve j=1,...n için  r_{ij} sıra numaraları olur.
Bu yeni veri tablosu kullanılarak şu ortalama ve toplam kare değerleri bulunur:
{\bar {r}}_{\cdot j}={\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}{r_{ij}} (Sütun ortalaması)
{\bar {r}}={\frac {1}{nk}}\sum _{i=1}^{n}\sum _{j=1}^{k}r_{ij} (Toplam ortalaması)
SS_{t}=n\sum _{j=1}^{k}({\bar {r}}_{\cdot j}-{\bar {r}})^{2} (Toplam toplam-kare);
SS_{e}={\frac {1}{n(k-1)}}\sum _{i=1}^{n}\sum _{j=1}^{k}(r_{ij}-{\bar {r}})^{2} (Hatalar toplam kare)
Toplam kare hesapları kullanılarak sınama istatistiği şu ifade olarak bulunur:
Burada dikkate değer bir nokta bu formüle göre hesaplanan Q istatistiğini verilerin sıralama düzenine koyuldukları zaman bulunan beraberlikler için hiç düzeltme istemediğidir.
En son aşamada sıfır hipotez hakkında sonuç çıkartılır:
Eğer n veya k büyükse (yani n>15 veya k>4 ise), Q için olasılık dağılımı yaklaşık olarak (k-1) serbestlik dereceli bir ki-kare dağılımı gösterir. Bu halde p-değeri  \mathbf {P} (\chi _{k-1}^{2}\geq Q) ile bulunur. Bulunan p-değeri anlamlılık düzeyi yüzdeleri (%5 veya %1) ile karşılaştırılır. Eğer p-değeri daha küçükse sıfır hipotez reddedilir.
Eğer n veya k küçükse (yani n=<15 veya k=<4 ise), Friedman sınaması için hazırlanmış Q tabloları kullanılıp %5 veya %1 anlamlılık düzeyi değerleri bulunup bu tablo değerleri hesaplanmış Q değeri ile karşılaştırılır. Eğer hesaplanmış Q değeri daha büyükse sıfır hipotez reddedilir.
Eğer sınama sonucu olarak sıfır hipotez reddedilirse, problem sonucu kesin değildir ve kesin hangi koşulların birlikte etki yaptıklarını incelemek için (post-hoc analiz) çoklu karşılıklar sınamaları kullanmak gereklidir.