Friedman 검정에 대한 주요 결과 해석

중위수 간의 차이가 통계적으로 유의한지 여부를 확인하려면 p-값을 유의 수준과 비교하여 귀무 가설을 평가합니다. 귀무 가설은 모집단 중위수가 모두 같다는 것입니다. 일반적으로 0.05의 유의 수준(α 또는 알파로 표시함)이 적절합니다. 0.05의 유의 수준은 실제로 차이가 없는데 차이가 존재한다는 결론을 내릴 위험이 5%라는 것을 나타냅니다.

p-값 ≤ α: 일부 중위수 간의 차이가 통계적으로 유의합니다.: p-값이 유의 수준보다 작거나 같으면 귀무 가설을 기각하고 일부 모집단 중위수가 같지 않다는 결론을 내립니다. 차이가 실제로 유의한지 여부를 확인하려면 전문 지식을 활용합니다. 자세한 내용은 통계적 유의성 및 실제적 유의성에서 확인하십시오.
p-값 > α: 중위수 간의 차이가 통계적으로 유의하지 않습니다.: p-값이 유의 수준보다 크면 모집단 중위수가 모두 같다는 귀무 가설을 기각할 수 있는 충분한 증거가 없습니다. 검정에 실제로 유의한 차이를 탐지할 만한 충분한 검정력이 있는지 확인합니다. 자세한 내용은 가설 검정의 검정력 증가에서 확인하십시오.

데이터에 같은 값이 있는 경우 Minitab에서는 같은 값에 대해 수정된 p-값과 같은 값에 대해 수정되지 않은 p-값을 표시합니다. 같은 값은 두 개 이상의 표본에 동일한 값이 있을 때 발생합니다. 수정된 p-값은 일반적으로 수정되지 않은 p-값보다 더 정확합니다. 그러나 수정되지 않은 p-값은 수정된 p-값보다 항상 크기 때문에 더 보수적인 추정치로 간주됩니다. 데이터에 같은 값이 존재하지 않는 경우 두 p-값이 같습니다.

방법

처리 = 광고 방법
블럭 = 회사

기술 통계량

광고 방법	N	중위수	순위 합
우편 광고	12	6.1000	16.0
잡지	12	8.1500	24.0
신문	12	13.3000	32.0
전체	36	9.1833

검정

귀무 가설	H₀: 모든 처리 효과가 0입니다.
대립 가설	H₁: 모든 처리 효과가 0은 아닙니다.

DF	카이-제곱	P-값
2	10.67	0.005

주요 결과: 중위수, p-값

광고 데이터에 대한 p-값이 유의 수준 0.05보다 작기 때문에 분석가는 귀무 가설을 기각하고 세 가지 광고 유형 중 하나 이상의 효과가 다르다는 결론을 내립니다. 또한 우편물 광고의 반응 중위수(6.100)와 잡지 광고의 반응 중위수(8.150)는 전체 중위수에 가깝지만 신문 광고의 반응 중위수(13.300)는 상당히 더 높습니다. 이러한 결과는 신문 광고가 다른 광고 유형보다 더 효과적일 수도 있음을 나타냅니다.