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L'effectif de l'échantillon (N) est le nombre d'observations total de chaque groupe.
L'effectif de l'échantillon a une influence sur l'intervalle de confiance et la puissance du test.
En général, plus l'échantillon est grand, plus l'intervalle de confiance est étroit. En outre, un effectif d'échantillon plus grand donne au test plus de puissance pour détecter une différence. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Qu'est-ce que la puissance ?.
La médiane représente le milieu de l'ensemble de données. Ce point de milieu est celui qui sépare les observations en deux moitiés égales, l'une supérieure à la valeur, l'autre inférieure. La médiane est déterminée en classant les observations, puis en prenant l'observation de rang [N + 1] / 2 dans l'ordre obtenu. Si les données comportent un nombre pair d'observations, la médiane est égale à la moyenne des observations de rang N/2 et [N/2] + 1.
La médiane de l'échantillon est une estimation de la médiane de la population de chaque groupe. La médiane globale est la médiane de toutes les observations.
Minitab classe les données de chaque bloc séparément et additionne les rangs pour chaque traitement. Le rang le plus haut est attribué aux valeurs les plus fortes.
Si la somme des rangs d'un traitement est haute, il est associé à des rangs élevés. Minitab utilise la somme des rangs pour calculer S, la statistique de test du test de Friedman.
Le nombre de degrés de liberté (DL) est égal au nombre de groupes dans vos données moins 1. Sous l'hypothèse nulle, la loi du Khi deux offre une approximation de la loi de distribution de la statistique de test, avec le nombre spécifié de degrés de liberté. Minitab utilise la loi du Khi deux pour déterminer la valeur de p de ce test.
La statistique du Khi deux est la statistique utilisée pour le test de Friedman. Sous l'hypothèse nulle, la loi de la statistique de test est approximée par la loi du Khi deux. L'approximation est assez précise lorsque le nombre de blocs ou le nombre de traitements dans le plan en blocs randomisés est supérieur à 5.
Minitab utilise la statistique de test pour calculer la valeur de p, qui vous permet de déterminer si des termes sont significatifs et de choisir le modèle approprié. La valeur de p est la probabilité qui mesure le degré de certitude avec lequel il est possible d'invalider l'hypothèse nulle. Des probabilités faibles permettent d'invalider l'hypothèse nulle avec plus de certitude.
Si la statistique de test est suffisamment élevée, au moins une différence entre les médianes est statistiquement significative.
Vous pouvez utiliser la statistique de test afin de déterminer si l'hypothèse nulle doit être rejetée. Cependant, il est souvent plus pratique et plus commode d'utiliser la valeur de p du test pour cela.
La valeur de p est la probabilité qui mesure le degré de certitude avec lequel il est possible d'invalider l'hypothèse nulle. Des probabilités faibles permettent d'invalider l'hypothèse nulle avec plus de certitude.
Utilisez la valeur de p dans les résultats d'une ANOVA pour déterminer si des différences entre les médianes sont statistiquement significatives.
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