Le test de Friedman est un test statistique non paramétrique développé par Milton Friedman. Le test de Friedman analyse s'il existe des différences statistiquement significatives entre trois échantillons dépendants ou plus. Lorsqu'une certaine variable continue est mesurée de manière répétée (au moins trois fois) dans le même échantillon (dépendant), on peut utiliser ce test pour déterminer si les valeurs de cette variable continue sont statistiquement significativement différentes les unes des autres au fil du temps. Le test de Friedman est utilisé comme équivalent non paramétrique de l'analyse de la variance (ANOVA) pour les mesures répétées lorsque les données ne sont pas normalement distribuées.

Cette étude randomisée, contrôlée, menée en ouvert, présentant d’importantes lacunes méthodologiques, qui a été conduite dans un hôpital universitaire en Turquie, montre que les mères qui reçoivent des conseils et un soutien individuels 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 via WhatsApp pendant deux mois obtiennent de meilleurs résultats sur l’échelle du sentiment d’auto-efficacité dans l’allaitement maternel à la fin de l’intervention. De plus, à certains moments, il y avait également une différence entre le groupe intervention et le groupe témoin quant à la taille et quant au périmètre crânien des bébés. Cette étude ne nous apprend toutefois rien sur la différence entre les deux groupes en termes d’évolution des critères de jugement au fil du temps. Des recherches plus approfondies sont nécessaires avant que les résultats puissent être généralisés au contexte belge.