Interprétation des résultats principaux pour la fonction Test de Friedman

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.

Si vos données contiennent des nombres de même grandeur (valeurs ex aequo), Minitab affiche une valeur de p ajustée pour ces nombres et une autre valeur de p non ajustée. On parle de valeur ex aequo lorsque la même valeur est présente dans plusieurs échantillons. La valeur de p ajustée est généralement plus exacte que la valeur de p non ajustée. Cependant, dans la mesure où cette dernière est toujours supérieure à la valeur de p ajustée, elle est considérée comme plus prudente. Quand vos données ne contiennent pas de nombres de même grandeur, les deux valeurs de p sont égales.

Méthode

Traitement = TypePub
Bloc = Société

Statistiques descriptives

TypePub	N	Médiane	Somme des rangs
publipostage	12	6,1000	16,0
magazine	12	8,1500	24,0
journal	12	13,3000	32,0
Global	36	9,1833

Test

Hypothèse nulle	H₀ : tous les effets du traitement sont égaux à zéro
Hypothèse alternative	H₁ : les effets du traitement ne sont pas tous égaux à zéro

DL	Khi deux	Valeur de P
2	10,67	0,005

Résultats principaux : médiane, valeur de p

La valeur de p des données sur la publicité étant inférieure au seuil de signification de 0,05, l'analyste rejette l'hypothèse nulle et conclut qu'au moins l'un des trois types de publicité a un effet différent. En outre, les réponses médianes pour le publipostage (6,10) et les magazines (8,15) sont proches de la médiane globale (9,183), mais la réponse médiane pour les journaux (13,30) est sensiblement plus élevée. Ces résultats indiquent que la publicité via les journaux est peut-être plus efficace que les autres types de réclame.