1サンプルウィルコクソン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、ペアワイズ平均の中間点です。ペアワイズ平均（Walsh平均とも呼ばれる）は、データセット内の考えられる値のペアごとの平均のことで、これには各値とそれ自身のペアも含まれます。中央値は、ペアワイズ平均をランク付けし、ランク付けされた順序で数[N + 1] / 2にある値を見つけることによって決定されます。観測値の数が偶数の場合、中央値は数値N / 2および[N / 2] + 1でランク付けされたペアワイズ平均の平均値です。

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。

ウィルコクソン統計量には離散性があるため、必要な信頼水準で信頼区間を達成できるとは限りません。Minitabでは、連続性補正を伴う正規近似を使用して、最も近い達成可能な値が計算されます。

ウィルコクソン統計量には離散性があるため、必要な信頼水準で信頼区間を達成できるとは限りません。Minitabでは、連続性補正を伴う正規近似を使用して、最も近い達成可能な値が計算されます。

達成された信頼性は、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。

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。

1サンプルWilcoxon検定の数を計算するため、Minitabでは、仮説の中央値と等しい観測値を排除します。1サンプルWilcoxon検定の数は、残りの観測値の数と等しくなります。

Wilcoxon統計量は、仮説中央値より大きいペアワイズ平均（Walsh平均とも呼ばれる）の数に、仮説中央値と等しいペアワイズ平均の数の半分を加えた値と等しくなります。

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。