Interpretar los resultados clave para Prueba de Friedman

Para determinar si cualquiera de las diferencias entre las medianas es estadísticamente significativa, compare el valor p con el nivel de significancia para evaluar la hipótesis nula. La hipótesis nula indica que las medias de población son todas iguales. Por lo general, un nivel de significancia (denotado como α o alfa) de 0.05 funciona adecuadamente. Un nivel de significancia de 0.05 indica un riesgo de 5% de concluir que existe una diferencia cuando no hay una diferencia real.

Valor p ≤ α: Las diferencias entre algunas de las medianas son estadísticamente significativas: Si el valor p es menor que o igual al nivel de significancia, usted rechaza la hipótesis nula y concluye que no todas las medianas de población son iguales. Utilice su conocimiento especializado para determinar si las diferencias son significativas desde el punto de vista práctico. Para obtener más información, vaya a Significancia estadística y práctica.
Valor p > α: Las diferencias entre las medianas no son estadísticamente significativas: Si el valor p es mayor que el nivel de significancia, usted no cuenta con suficiente evidencia para rechazar la hipótesis nula de que las medianas de población son todas diferentes. Verifique que la prueba tenga suficiente potencia para detectar una diferencia que sea significativa desde el punto de vista práctico. Para obtener más información, vaya a Aumentar la potencia de una prueba de hipótesis.

Si los datos incluyen empates, Minitab muestra un valor p que se ajusta para los empates y un valor p que no se ajusta para los empates. Un empate ocurre cuando el mismo valor está en más de una muestra. El valor p ajustado por lo general es más exacto que el valor p sin ajustar. Sin embargo, debido a que el valor p sin ajustar siempre es mayor que el valor p ajustado, se considera la estimación más conservadora. Cuando no hay empates en los datos, los dos valores p son iguales.

Prueba de Friedman: Respuesta vs. Tipopublic, Compañía

Método Tratamiento = Tipopublic Bloque = Compañía

Estadísticas descriptivas Tipopublic N Mediana Suma de clasificaciones correo directo 12 6.1000 16.0 revista 12 8.1500 24.0 periódico 12 13.3000 32.0 General 36 9.1833

Prueba Hipótesis nula H₀: Todos los efectos del tratamiento son cero Hipótesis alterna H₁: No todos los efectos del tratamiento son cero

GL Chi-cuadrada Valor p 2 10.67 0.005

Resultados clave: Mediana, valor p

Puesto que el valor p para los datos de publicidad es menor que el nivel de significancia de 0.05, el analista rechaza la hipótesis nula y concluye que al menos uno de tres tipos de publicidad tiene un efecto diferente. Además, las medianas de las respuestas para correo directo (6.10) y revista (8.15) están cerca de la mediana general (9.183), pero la mediana de la respuesta para publicidad en periódico (13.30) es sustancialmente mayor. Estos resultados indican que la publicidad en periódico podría ser más efectiva que los otros tipos de publicidad.