の概要ムードの中央値検定

カテゴリ要因が1つと連続応答が1つあり、グループすべてのデータの分布形状が類似していることに自信を持てない場合は、ムードの中央値検定を使用します。この分析方法を使用することにより、次の分析を行うことができます。
  • 複数のグループの各中央値が異なるかどうかを判定する。
  • 母集団の中央値間の差を含む可能性が高い値の範囲を計算する。

例えば、研究者が、教師の講義の提示方法が学生の講義の理解に影響を与えるかを判断しようとしています。研究者は、149人の学生を選択し、文章の記述、写真、アニメの3つの提示方法の一つを用いる講義に無作為に割り当てます。

この分析の場所

Moodの中央値検定を実行するには、統計 > ノンパラメトリック > ムードの中央値検定を選択します。

他の分析を使用する場合

  • データが以下のサンプルサイズのガイドラインを満たしている場合は、歪んだ分布と非正規分布でとても良好に作用し、検出力も高いため、一元配置分散分析を使用することを検討します。
    • データに2~9のグループが含まれていて、各グループのサンプルサイズが15以上。
    • データに10~12のグループが含まれていて、各グループのサンプルサイズが20以上。
  • グループの分布に外れ値が含まれていない場合は、検出力の高さから、クラスカル-ワリス検定を使用します。
  • 無作為なブロック計画があり、中央値を検定したい場合は、フリードマン検定を使用します。
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