Mood 中位数检验示例

一名环境科学家想要确定靠近核电站的海洋温度变化是否会影响鱼的生长。该科学家将 25 条新孵化的鱼随机分成四组并将每组放在一个单独的模拟海洋环境中。这些模拟环境除了温度不同外,其他因素都相同。六个月之后,科学家测量鱼的重量。他使用 Mood 中位数检验来确定这四组鱼的重量中位数是否不同。

  1. 打开样本数据鱼重量.MTW
  2. 选择统计 > 非参数 > Mood 中位数检验
  3. 响应中,输入重量
  4. 因子中,输入温度
  5. 单击确定

解释结果

对于每个因子水平,Minitab 都显示中位数、四分位数间距以及总体中位数的置信区间。每个组的总体中位数位于相应区间内的可信度为 95%。

由于 p 值 0.697 大于常用的显著性水平 0.05,因此科学家无法否定原假设。中位数权重之间的差值在统计意义上不显著。

描述性统计量

温度中位数N <= 整体中位数N > 整体中位数Q3 – Q195% 中位数置信区间
3819434.00(17.4667, 22.5333)
4219339.50(15.3571, 25.6429)
4622247.25(15.7857, 26.5714)
5018424.25(14.4286, 20.6429)
整体19       

检验

原假设H₀: 总体中位数全部相等
备择假设H₁: 总体中位数并非全部相等
自由度卡方P 值
31.440.697