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样本数量 (N) 是样本中的观测值总数。
中位数是数据集的中点。在此中点值所在的点上，有一半的观测值大于中点值，有一半的观测值小于中点值。中位数是通过对观测值排秩并在秩顺序中查找第 [N + 1] / 2 位的观测值来确定的。如果观测值数为偶数，则中位数是排在第 N / 2 位和第 [N / 2] + 1 位的观测值的平均值。
样本数据的中位数是对总体中位数的估计值。
由于中位数基于样本数据而不是整个总体，因此样本中位数通常不等于总体中位数。使用置信区间可以更好地估计总体中位数。
To get both the confidence interval and the test results you must perform the analysis twice because Minitab only calculates one item at a time.
置信区间提供总体中位数的可能值范围。由于样本的随机性，来自总体的两个样本不可能生成相同的置信区间。但是如果将样本重复许多次，则所获得的特定百分比的置信区间或限值会包含未知的总体中位数。这些包含中位数的置信区间或限值的百分比是区间的置信水平。例如，95% 置信水平表明，如果从总体中随机抽取 100 个样本，则大约 95 个样本将产生包含总体中位数的区间。
上限定义可能大于总体中位数的值。下限定义可能小于总体中位数的值。
置信区间有助于评估结果的实际意义。使用您的专业知识可以确定置信区间是否包括对您的情形有实际显著性的值。如果区间因太宽而毫无用处，请考虑增加样本数量。
要获得置信区间和检验结果，必须执行两次分析，因为 Minitab 一次仅计算一项。
| 样本 | N | 中位数 |
|---|---|---|
| 铬百分比 | 12 | 17.7 |
| 样本 | η 的置信区间 | 取得的置信度 | 位置 |
|---|---|---|---|
| 铬百分比 | (17.5, 18.1) | 85.40% | (4, 9) |
| (17.4263, 18.7632) | 95.00% | 插值 | |
| (17.4, 19) | 96.14% | (3, 10) |
在这些结果中，铬百分比的总体中位数估计值为 17.7。您可以使用第二个区间，因为它是最窄的区间，具有与目标置信水平 95% 最接近的置信水平。总体中位数介于 17.43 和 18.76 之间的可信度为 95%。
取得的置信水平是低于或高于指定置信水平的置信水平。取得的置信水平指示置信区间中包含总体中位数的可能性有多大。例如，95% 置信水平表明，如果从总体中随机抽取 100 个样本，则大约 95 个样本将产生包含总体中位数的区间。
位置是数据的排序秩。位置指示 Minitab 使用哪个观测值作为第一个置信区间和第三个置信区间的上限和下限。例如，如果位置是 (7,14)，则置信区间在第 7 个最小观测值和第 14 个最小观测值之间。
对于第二个区间，Minitab 使用不需要位置的非线性解释。
在输出中，原假设和备择假设可帮助您验证是否为检验中位数输入了正确的值。
此值是样本中小于检验中位数的值的数量。
Minitab 使用样本中小于、等于和大于检验中位数的值的数量来计算 p 值。通常，大于或小于中位数的观测值个数之间的差值越大，生成的 p 值越小。Minitab 会删除等于检验中位数的观测值，然后从它用来计算 p 值的观测值个数中减去它已删除的观测值个数。
此值是样本中等于检验中位数的值的数量。
Minitab 使用样本中小于、等于和大于检验中位数的值的数量来计算 p 值。通常，大于或小于中位数的观测值个数之间的差值越大，生成的 p 值越小。Minitab 会删除等于检验中位数的观测值，然后从它用来计算 p 值的观测值个数中减去它已删除的观测值个数。
此值是样本中大于检验中位数的值的数量。
Minitab 使用样本中小于、等于和大于检验中位数的值的数量来计算 p 值。通常，大于或小于中位数的观测值个数之间的差值越大，生成的 p 值越小。Minitab 会删除等于检验中位数的观测值，然后从它用来计算 p 值的观测值个数中减去它已删除的观测值个数。
P 值是一个概率，用来度量否定原假设的证据。P 值越小，否定原假设的证据越充分。
使用 p 值可确定总体中位数在统计意义上是否不同于假设中位数。
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