Interprétation des résultats principaux pour la fonction Test de Mood pour les médianes

Suivez les étapes ci-dessous pour interpréter un test de Mood pour les médianes. Les principaux résultats sont les estimations des médianes, la valeur de p et les intervalles de confiance.

Etape 1 : Déterminer si les différences entre les médianes des groupes sont statistiquement significatives

Pour déterminer si des différences entre les médianes sont statistiquement significatives, comparez la valeur de p du terme à votre seuil de signification pour évaluer l'hypothèse nulle. L'hypothèse nulle veut que les médianes de population soient toutes égales. En général, un seuil de signification (noté alpha ou α) de 0,05 fonctionne bien. Un seuil de signification de 0,05 indique un risque de 5 % de conclure à tort qu'une différence existe.
Valeur de p ≤ α : les différences entre certaines médianes sont statistiquement significatives.
Si la valeur de p est inférieure ou égale au seuil de signification, vous pouvez rejeter l'hypothèse nulle et conclure que toutes les médianes de population ne sont pas égales. Utilisez vos connaissances spécialisées afin de déterminer si les différences sont significatives dans la pratique. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Signification statistique et pratique.
Valeur de p > α : les différences entre les médianes ne sont pas statistiquement significatives.
Si la valeur de p est supérieure au seuil de signification, vous ne pouvez pas rejeter l'hypothèse nulle car vous n'êtes pas en mesure de conclure que les médianes de population sont égales. Vérifiez que le test est assez puissant pour détecter une différence qui est significative dans la pratique. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Augmenter la puissance d'un test d'hypothèse.

Test de Mood pour les médianes : Poids en fonction de Tempé

Statistiques descriptives Tempé Médiane N <= médiane globale N > médiane globale Q3 – Q1 IC médian à 95 % 38 19 4 3 4,00 (17,4667; 22,5333) 42 19 3 3 9,50 (15,3571; 25,6429) 46 22 2 4 7,25 (15,7857; 26,5714) 50 18 4 2 4,25 (14,4286; 20,6429) Global 19
Test Hypothèse nulle H₀ : les médianes de population sont toutes égales Hypothèse alternative H₁ : les médianes de population ne sont pas toutes égales
Valeur DL Khi deux de P 3 1,44 0,697
Résultats principaux : médiane, valeur de p

Dans ces résultats, les pondérations des médianes des quatre groupes sont 19,0, 19,0, 22,0, et 18,0. L'hypothèse nulle veut que les médianes de population soient toutes égales. La valeur de p étant supérieure au seuil de signification de 0,05, vous ne pouvez pas rejeter l'hypothèse nulle. Les différences entre les pondérations des médianes des groupes ne sont pas statistiquement significatives.

Étape 2 : Évaluer l'estimation de la médiane de population pour chaque groupe

Utilisez l'intervalle de confiance (IC à 95 % de la médiane) pour évaluer l'estimation de la médiane de population pour chaque groupe. Les intervalles de confiance sont des étendues de valeurs ayant de fortes chances de contenir la médiane de population.

Par exemple, avec un niveau de confiance de 95 %, vous pouvez être sûr à 95 % que l'intervalle de confiance comprend la médiane du groupe. L'intervalle de confiance vous aide à évaluer la signification pratique de vos résultats. Utilisez vos connaissances spécialisées pour déterminer si l'intervalle de confiance comporte des valeurs ayant une signification pratique pour votre situation. Si l'intervalle est trop grand pour être utile, vous devez sans doute augmenter votre effectif d'échantillon.

Statistiques descriptives Tempé Médiane N <= médiane globale N > médiane globale Q3 – Q1 IC médian à 95 % 38 19 4 3 4,00 (17,4667; 22,5333) 42 19 3 3 9,50 (15,3571; 25,6429) 46 22 2 4 7,25 (15,7857; 26,5714) 50 18 4 2 4,25 (14,4286; 20,6429) Global 19
Résultats principaux : médiane, IC à 95 % pour la médiane

Les intervalles montrent que pour une température de 38, la médiane est de 19,0 et l'intervalle de confiance s'étend approximativement de 17,5 à 22,5.

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