1サンプル符号検定のすべての統計量を解釈する

サンプルサイズ（N）は、サンプルに含まれる観測値の合計数です。

中央値はデータセットの中間点です。この中間点の値は、観測値の半分がその値より上にあり、観測値の半分がその値より下にあるという点です。中央値は、観測値に順位付けし、順位付けされた順序での順位が[N + 1] / 2の観測値を検出することによって算定されます。観測値の数が偶数の場合、その中央値は、N / 2と[N / 2] + 1の順位で順位付けされる観測値の平均値です。

信頼区間は、母集団中央値の値が含まれる可能性が高い範囲です。データのサンプルはランダムであるため、2つの母集団サンプルの信頼区間が同一である可能性は低くなります。しかし、サンプルを何度も繰り返して測定すると、得られた信頼区間または限界値の特定の割合に未知の母集団中央値が含まれることになります。このような中央値を含む信頼区間や限界値の割合（%）を区間の信頼水準と言います。たとえば、95%の信頼水準は、母集団から100個のサンプルをランダムに採取した場合、そのうちおよそ95個からは母集団中央値を含む区間が得られると期待することができます。

上限は、母集団中央値がそれより小さくなる可能性が高い値です。下限は、母集団中央値がそれより大きくなる可能性が高い値です。

信頼区間により、結果の実質的な有意性を評価しやすくなります。状況に応じた専門知識を利用して、信頼区間に実質的に有意な値が含まれているかどうかを判断します。信頼区間が広すぎて役に立たない場合、サンプルのサイズを増加させることを検討します。

達成された信頼水準は、指定した信頼水準以下/以上の信頼水準です。達成された信頼水準は、母集団の中央値が信頼区間に含まれる確率を示します。たとえば、95%の信頼水準は、母集団から100個のサンプルをランダムに採取した場合、そのうちおよそ95個からは母集団中央値を含む区間が得られると期待することができます。

位置はデータの順位（i）です。位置により、1番目と3番目の信頼区間の上限および下限としてMinitabが使用する観測値が示されます。たとえば、位置が（7、14）の場合、信頼区間は7^番目に小さな観測値と14^番目に小さな観測値の間になります。

2番目の区間の場合、Minitabは非線形内挿法を使用し、この場合は位置は不要です。

出力では、帰無仮説と対立仮説により、検定中央値として正しい値を入力したことを検証できます。

この値は、サンプルに含まれる、検定中央値よりも小さい値の数です。

この値は、サンプルに含まれる、検定中央値と等しい値の数です。

この値は、サンプルに含まれる、検定中央値よりも大きい値の数です。

p値は帰無仮説を棄却するための証拠を測定する確率です。p値が小さいほど、帰無仮説を棄却するための強力な証拠となります。