Trennschärfe für Äquivalenztests

Mit der Trennschärfe eines Tests wird geschätzt, mit welcher Wahrscheinlichkeit die Nullhypothese beim Test zurückgewiesen wird, wenn die Nullhypothese tatsächlich nicht zutreffend ist. Da die Nullhypothese für einen Äquivalenztest häufig das Gegenteil der Nullhypothese eines regulären t-Tests der Mittelwerte der Grundgesamtheiten darstellt, wird seine Trennschärfe anders ausgedrückt.

Bei Äquivalenztests ist die Trennschärfe die Wahrscheinlichkeit der Schlussfolgerung, dass die Differenz (oder das Verhältnis) der Grundgesamtheit innerhalb der Äquivalenzgrenzen liegt, wenn dies tatsächlich der Fall ist. Wenn der Test eine geringe Trennschärfe aufweist, könnten Sie fälschlicherweise schlussfolgern, dass keine Äquivalenz angenommen werden kann, während die Differenz (oder das Verhältnis) tatsächlich innerhalb der Äquivalenzgrenzen liegt.

Die folgenden Faktoren beeinflussen die Trennschärfe des Tests.

Stichprobenumfang: Größere Stichproben erhöhen die Trennschärfe des Tests.
Differenz: Wenn die Differenz nahe dem Zentrum der beiden Äquivalenzgrenzen liegt, weist der Test eine größere Trennschärfe auf.
Standardabweichung: Eine geringere Streuung erhöht die Trennschärfe des Tests.
Alpha: Höhere Werte für α erhöhen die Trennschärfe des Tests. α stellt jedoch die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers 1. Art dar. Eine Erhöhung von α steigert somit die Wahrscheinlichkeit, dass eine Äquivalenz angenommen wird, die tatsächlich nicht vorliegt.

Um die Trennschärfe eines Äquivalenztests zu ermitteln, wählen Sie Statistik > Trennschärfe und Stichprobenumfang > Äquivalenztests und dann den spezifischen Äquivalenztest aus.

Weitere Informationen zum Berechnen von Trennschärfe und Stichprobenumfang für einen bestimmten Äquivalenztest finden Sie in einer der folgenden Übersichten: