ムードの中央値検定のすべての統計量を解釈する

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[N + 1] / 2にある観測値を検出することによって算定されます。データに含まれる観測値の数が偶数の場合、その中央値は、N/2および[N/2] + 1の数で順位付けされた観測値の平均値です。

N>（全体の中央値より大きい）。これらの値は、全体の中央値よりも大きい各グループの観測値の数を表します。Minitabでは、N≤値とN>値の表を作成します。Minitabでは、これらの値を使用して関連性のカイ二乗検定を実行し、その検定でのp値を計算します。

N≤（全体の中央値以下）は、全体の中央値以下の各グループに含まれる観測値の数です。Minitabでは、N≤値とN>値の表を作成します。Minitabでは、これらの値を使用して関連性のカイ二乗検定を実行し、その検定でのp値を計算します。

四分位間範囲（Q3～Q1）では、各グループに含まれるデータの広がりを測定します。この範囲は、75番目の百分位数（Q3）と25番目の百分位数（Q1）の間の距離です。

信頼区間は、各母集団の真の中央値を含む可能性が高い値の幅です。

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、得られた信頼区間の特定の割合に未知の母集団パラメータが含まれることになります。このようなパラメータを含む信頼区間の割合（%）を区間の信頼水準と言います。

自由度（DF）は、データ内のグループ数から1を差し引いた数と等しくなります。帰無仮説では、カイ二乗分布により、指定した自由度で検定統計量の分布を近似します。Minitabでは、カイ二乗分布を使用してこの検定のp値を推定します。

カイ二乗統計量は、データにおけるグループ、およびグループの対応するN以上の値とN未満の値に基づくセルで構成される表から計算されます。Minitabでは、各セルの値を、1つのセルの観測値と期待値の間の差を二乗し、そのセルの期待値で除算して算出します。カイ二乗統計量は、これらの値の和です。

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。確率が低いほど、帰無仮説を棄却する強力な証拠となります。