解释Friedman 检验的主要结果

要确定中位数之间的任何差值在统计意义上是否显著，请将 p 值与显著性水平进行比较以评估原假设。原假设声明总体中位数均相等。通常，显著性水平（用 α 或 alpha 表示）为 0.05 即可。显著性水平 0.05 指示在实际上不存在差异时得出存在差异的风险为 5%。

P 值 ≤ α：一些中位数之间的差值在统计意义上显著: 如果 p 值小于或等于显著性水平，则否定原假设并得出并非所有的总体中位数都相等的结论。使用 p 值确定中位数的任何差值在统计意义上是否显著。有关更多信息，请转到统计显著性和实际显著性。
P 值 > α：中位数之间的差值在统计意义上不显著: 如果 p 值大于显著性水平，则您没有足够的证据否定原假设（总体中位数相等）。请确认检验具有足够的功效来检测在实际意义上显著的差值。您应该确保检验具有足够的功效来检测到在实际意义上显著的差值。有关更多信息，请转到增加假设检验的功效。

如果数据中有结，则 Minitab 将显示针对结调整的 p 值和未针对结调整的 p 值。结发生在同一个值出现在多个样本中时。调整后的 p 值通常比未调整的 p 值准确。但是，由于未调整的 p 值总是大于调整的 p 值，因此它被视为更保守的估计值。当数据中不存在结时，两个 p 值相等。

方法

处理 = 广告类型
区组 = 公司

描述性统计量

广告类型	N	中位数	秩和
直邮	12	6.1000	16.0
杂志	12	8.1500	24.0
报纸	12	13.3000	32.0
整体	36	9.1833

检验

原假设	H₀: 所有处理效应均为零
备择假设	H₁: 并非所有处理效应均为零

自由度	卡方	P 值
2	10.67	0.005

主要结果：中位数、P 值

由于广告数据的 p 值小于置信水平 0.05，因此分析人员否定原假设并得出这三种广告中至少有一种广告具有不同效应的结论。而且，直邮的响应中位数 (6.10) 和杂志的响应中位数 (8.15) 与总体中位数 (9.183) 接近，但是报纸广告的响应中位数 (13.30) 明显高很多。这些结果指示报纸广告可能比其他类型的广告更有效。