ムードの中央値検定の主要な結果を解釈する

次の手順を実行して、Moodの中央値検定を解釈します。主要な結果には、推定された中央値、p値、および信頼区間が含まれます。

このトピックの内容

ステップ1: グループの中央値間の差が統計的に有意かどうか判断する
ステップ2：各グループの母集団中央値の推定値を評価します。

ステップ1: グループの中央値間の差が統計的に有意かどうか判断する

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。

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
38	19	4	3	4.00	(17.4667, 22.5333)
42	19	3	3	9.50	(15.3571, 25.6429)
46	22	2	4	7.25	(15.7857, 26.5714)
50	18	4	2	4.25	(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
3	1.44	0.697

主要な結果: 中央値、p値

これらの結果では、4グループの中央値重量は、19.0、19.0、22.0、18.0です。帰無仮説では母集団の中央値がすべて等しくなります。p値が有意水準値の0.05より大きいため、帰無仮説は棄却できません。中央値重量間の差は、統計的に有意ではありません。

ステップ2：各グループの母集団中央値の推定値を評価します。

信頼区間（95%の中央値の信頼区間）を使用して、各グループの母集団中央値の推定値を評価します。信頼区間は、母集団の中間値を含む可能性が高い値の幅です。

たとえば、信頼水準が95%の場合は、信頼区間にグループの中央値が含まれることを95%信頼できます。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。

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
38	19	4	3	4.00	(17.4667, 22.5333)
42	19	3	3	9.50	(15.3571, 25.6429)
46	22	2	4	7.25	(15.7857, 26.5714)
50	18	4	2	4.25	(14.4286, 20.6429)
全体	19

主要な結果：95%の中央値の信頼区間

この区間は、温度38の中央値が19.0で、信頼区間がおよそ17.5から22.5の範囲になることを示します。