Um zu prüfen, ob zwei oder mehr Gruppen den gleichen Median haben.
- Methodologien: Maschinenbau, Produktdesign, Projektmanagement
Moods Median-Test

Moods Median-Test
- Analyse der Varianz (ANOVA), Kontinuierliche Verbesserung, Zerstörungsfreie Prüfung (NDT), Prozessverbesserung, Prozess-Optimierung, Qualitätssicherung, Qualitätskontrolle, Statistische Analyse, Statistische Tests
Zielsetzung:
Wie es verwendet wird:
- Eine nicht-parametrische statistischer Test die verwendet wird, um die Mediane von zwei oder mehr unabhängigen Gruppen zu vergleichen. Er ist eine Alternative zum einseitigen ANOVA wenn die Normalitätsannahme nicht erfüllt ist.
Vorteile
- Kann mit nicht-normalen Daten verwendet werden; Robust gegenüber Ausreißern.
Nachteile
- Weniger aussagekräftig als parametrische Tests, wenn die Daten normal verteilt sind; testet nur auf Unterschiede im Median, nicht im Mittelwert.
Kategorien:
- Problemlösung, Qualität
Am besten geeignet für:
- Vergleich der Mediane von zwei oder mehr Gruppen, z. B. die Leistung von zwei verschiedenen Herstellungsverfahren.
Der Mood's Median Test ist besonders nützlich in Bereichen wie Produktdesign und -technik, wo die Wirksamkeit verschiedener Ansätze, Materialien oder Prozesse unbedingt bestimmt werden muss; er kann während der Evaluierungsphase von Designprototypen oder Testphasen von Herstellungsmethoden effektiv eingesetzt werden. Branchen wie die Pharma-, Konsumgüter- und Automobilindustrie verlassen sich häufig auf diesen Test, wenn es darum geht, die Ergebnisse verschiedener Gruppen zu bewerten, z. B. die Haltbarkeit eines neuen Verbundwerkstoffs im Vergleich zu einem bereits vorhandenen Material zu testen oder die Bewertungen der Verbraucher für verschiedene Produktdesigns zu vergleichen. Er wurde für Situationen entwickelt, in denen die Datenverteilungen nicht der Normalität entsprechen, was ihn zu einem wertvollen Werkzeug für Teams macht, die Produktionskennzahlen oder Kundenfeedback analysieren, die möglicherweise schiefe Verteilungen aufweisen oder erhebliche Ausreißer enthalten. An Initiativen, die diese Methodik beinhalten, sind in der Regel funktionsübergreifende Teams beteiligt, die aus Produktdesignern, Ingenieuren, Qualitätssicherungsspezialisten und Statistikern bestehen können, die zusammenarbeiten, um aussagekräftige Schlussfolgerungen aus den gesammelten Daten zu ziehen. Die Fähigkeit jeder Gruppe, die Ergebnisse zu interpretieren, kann zu einer fundierten Entscheidungsfindung führen, die sich letztendlich auf die Produktverbesserung, die Optimierung von Prozessen und die Anpassung der Ergebnisse an die Erwartungen der Verbraucher auswirkt. Die Robustheit des Mood's Median Test stellt sicher, dass die gezogenen Schlussfolgerungen die tatsächlichen Unterschiede in den Medianen widerspiegeln und nicht Anomalien, die durch die Verteilung der Daten oder Ausreißer verursacht werden, und verbindet die statistische Analyse direkt mit realen Anwendungen und Verbesserungen.
Die wichtigsten Schritte dieser Methodik
- Ordnen Sie alle Daten aus allen Gruppen gemeinsam ein und vergeben Sie Durchschnittsränge für gebundene Werte.
- Berechnen Sie die Summe der Ränge für jede Gruppe.
- Bestimmen Sie die geeignete Teststatistik, die der kleineren der Rangsummen entspricht.
- Bestimmen Sie die Verteilung der Teststatistik unter der Nullhypothese.
- Berechnen Sie den p-Wert auf der Grundlage der Teststatistik und der Nullverteilung.
- Vergleichen Sie den p-Wert mit dem Signifikanzniveau, um eine Entscheidung bezüglich der Nullhypothese zu treffen.
Profi-Tipps
- Überprüfen Sie die Unabhängigkeit Ihrer Gruppen, um sicherzustellen, dass die Annahmen des Mood'schen Median-Tests zutreffen, denn Abhängigkeit kann Medianvergleiche verzerren.
- Ziehen Sie Bootstrapping-Techniken in Betracht, um die Robustheit Ihrer Medianschätzungen zu verbessern, insbesondere bei kleinen Stichprobengrößen.
- Verwenden Sie grafische Darstellungen, wie z. B. Boxplots, um die Ergebnisse von Median-Tests zu begleiten, damit die Gruppenunterschiede und die Variabilität klarer dargestellt werden können.
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