フリードマン検定の主要な結果を解釈する

中央値間の差のいずれかが統計的に有意かどうかを判断するために、p値を有意水準と比較し、帰無仮説を評価します。帰無仮説では母集団の中央値がすべて等しくなります。通常は、有意水準（αまたはアルファとも呼ばれる）として0.05が適切です。0.05の有意水準は、実際には差が存在しない場合に、差が存在すると結論付けてしまうリスクが5%であるということを示します。

p値 ≤ α：いくつかの中央値間の差は統計的に有意です: p値が有意水準以下の場合は、帰無仮説を棄却し、母集団のすべての中央値が等しいとは限らないと結論付けます。専門知識を使用して、差が実質的に有意かどうかを判定します。詳細は統計的有意性と実質的有意性を参照してください。
p値 > α：中間値の間の差は統計的に有意ではありません: p値が有意水準より大きい場合、母集団の中央値がすべて等しいという帰無仮説を棄却するのに十分な証拠は得られません。検定の検出力が、実質的に有意な差を検出するのに十分であることを検証します。詳細は仮説検定の検出力を高めるを参照してください。

データに結合がある場合、結合で調整済みのp値と、結合で調整されていないp値が表示されます。結合は、1つ以上のサンプル内に同じ値があるときに発生します。調整済みのp値は通常、調整されていないp値よりも正確です。ただし、調整されていないp値は調整済みのp値よりも大きくなるので、より保守的な推定値とみなされます。データに結合が存在しない場合、2つのp値は等しくなります。

方法

処理 = 広告種別
ブロック = 会社

記述統計量

広告種別	N	中央値	順位の和
ダイレクトメール	12	6.1000	16.0
雑誌	12	8.1500	24.0
新聞	12	13.3000	32.0
全体	36	9.1833

検定

帰無仮説	H₀: すべての処理効果がゼロ
対立仮説	H₁: 一部の処理効果がゼロではない

自由度	カイ二乗	p値
2	10.67	0.005

主要な結果：中央値、p値

広告宣伝データのp値が有意水準0.05より小さいため、分析者は帰無仮説を棄却し、3種類の広告宣伝の少なくとも1つに異なる効果があると結論付けます。また、ダイレクトメールと雑誌の中央値応答（それぞれ、6.100と8.150）は全体の中央値（9.183）に近いものの、新聞広告の中央値応答（13.300）のほうが実質的に高くなっています。これらの結果は、新聞広告が他の種類の宣伝広告よりも効果性が高い可能性があることを示しています。