ムードの中央値検定の例

ある環境科学者が、原子力発電所付近の海水温の変化が魚の成長に影響するかどうかを調べるとします。その科学者は、孵化したばかりの25匹の魚を無作為に4つのグループに分け、各グループを別々の実験海洋環境で飼育します。シミュレートされた環境は水温以外は同一です。6か月後、科学者は魚の体重を測定します。魚の体重の中央値が4つのグループで異なるかどうかを判断するため、ムードの中央値検定を使用します。

  1. サンプルデータを開く、魚の体重.MTW.
  2. 統計 > ノンパラメトリック > Moodの中央値検定を選択します。
  3. 応答体重を入力します。
  4. 因子温度を入力します。
  5. OKをクリックします。

結果を解釈する

Minitabには、因子水準ごとに、中央値、四分位範囲、母集団の中央値の信頼区間が表示されます。各グループの母集団の中央値が対応する区間に含まれるということは、95%の信頼度で信頼できます。

p値0.697が、よく使用する有意水準値の0.05より大きいため、科学者は帰無仮説を棄却できません。中央値重量間の差は、統計的に有意ではありません。

記述統計量

温度中央値N <=全体の中央値N >全体の中央値Q3 – Q1中央値の95%信頼区間
3819434.00(17.4667, 22.5333)
4219339.50(15.3571, 25.6429)
4622247.25(15.7857, 26.5714)
5018424.25(14.4286, 20.6429)
全体19       

検定

帰無仮説H₀: すべての母集団の中央値が同じ
対立仮説H₁: 一部の母集団の中央値が異なる
自由度カイ二乗p値
31.440.697