2サンプル等価検定のグラフ

2サンプル同等性検定で提供される各グラフの定義と解釈のガイドをご覧ください。

同等性プロット

等値プロットには、同等性限界、同等性の信頼区間、および同等性を主張できるかどうかについての決定が表示されます。

解釈

等値プロットを使用して、同等性検定の結果の記述統計グラフ要約を表示し、同等性を主張できるかどうかを判定します。

信頼区間を同等性限界と比較します。信頼区間が同等性限界内に完全に含まれている場合、検定母集団の平均は参照母集団の平均と同等であると言うことができます。信頼区間の一部が同等性限界を外れている場合、同等であると言うことはできません。

この結果で、95%信頼区間は下側同等性限界(LEL)と上側同等性限界(UEL)によって定義される同等区間に完全に含まれています。したがって、検定平均値は参照平均値と同等であると結論付けることができます。

ヒストグラム

ヒストグラムではサンプル値が多くの区間に分割されており、各区間におけるデータ値の頻度がバーで表されています。

解釈

ヒストグラムを使用してデータの形状と広がりを評価します。ヒストグラムは、サンプルサイズが20より大きい場合に最適です。

歪んだデータ

データに歪みがあるかどうかを判定します。データに歪みがある場合は、データの大部分がグラフの上側か下側に分布します。

右方向の歪み
左方向の歪み

たとえば、右に歪んだヒストグラムに給与データが表示されているとします。多くの従業員に比較的少額な給与が支払われ、多額の給与が支払われる従業員が減っています。左に歪んだヒストグラムには、故障率のデータが表示されます。先に故障するアイテムは少なく、後で故障するアイテムが増えます。

データが大きく歪んでいると、サンプルサイズが小さい場合(20未満)に検定結果の妥当性が影響を受けます。データが大きく歪んでいて、サンプルサイズが小さい場合はサンプルサイズを増やすことを検討します。

外れ値

外れ値は箱ひげ図で容易に識別できます

ヒストグラムでは、両端の孤立したバーによって潜在的な外れ値が示されます。

外れ値がある場合は、その原因を特定するようにしてください。データ入力や測定の誤差はすべて修正します。特定の原因に関連するデータを削除し、分析を再度実行することを検討してください。特殊原因の詳細は、管理図を使用した一般原因による変動と特殊原因による変動の検出を参照してください。

個別値プロット

個別値プロットは、サンプルの個別の値を横列に表示します。各円は1つの観測値を表しています。観測値がそれほど多くなく、それぞれの観測値の効果を評価したい時、個別値プロットは役に立ちます。

解釈

歪んだデータ

データに歪みがあるかどうかを判定します。データに歪みがある場合は、データの大部分がグラフの上側か下側に分布します。

右方向の歪み
左方向の歪み

たとえば、右に歪んだ個別値プロットに給与データが示されているとします。多くの従業員に比較的少額な給与が支払われ、多額の給与が支払われる従業員が減っています。左に歪んだ個別値プロットには、故障率のデータが表示されます。先に故障するアイテムは少なく、後で故障するアイテムが増えます。

データが大きく歪んでいると、サンプルサイズが小さい場合(20未満)に検定結果の妥当性が影響を受けます。データが大きく歪んでいて、サンプルサイズが小さい場合はサンプルサイズを増やすことを検討します。

外れ値

外れ値は箱ひげ図で容易に識別できます

個別値プロットでは、異常に低いか、または高いデータ値によって、潜在的な外れ値が示されます。

外れ値がある場合は、その原因を特定するようにしてください。データ入力や測定の誤差はすべて修正します。特定の原因に関連するデータを削除し、分析を再度実行することを検討してください。特殊原因の詳細は、管理図を使用した一般原因による変動と特殊原因による変動の検出を参照してください。

箱ひげ図

箱ひげ図では、形状、中心傾向、および変動性を示す各サンプル分布のグラフ要約を表示します。これによってグループの比較が簡単になります。

解釈

箱ひげ図を使用して、データの広がりを調べ、潜在的な外れ値を識別します。箱ひげ図は、サンプルサイズが20より大きい場合に最適です。

歪んだデータ

データに歪みがあるかどうかを判定します。データに歪みがある場合は、データの大部分がグラフの上側か下側に分布します。

右方向の歪み
左方向の歪み

たとえば、右に歪んだ箱ひげ図に給与データが示されているとします。多くの従業員に比較的少額な給与が支払われ、多額の給与が支払われる従業員が減っています。左に歪んだ箱ひげ図には、故障率のデータが表示されます。先に故障するアイテムは少なく、後で故障するアイテムが増えます。

データが大きく歪んでいると、サンプルサイズが小さい場合(20未満)に検定結果の妥当性が影響を受けます。データが大きく歪んでいて、サンプルサイズが小さい場合はサンプルサイズを増やすことを検討します。

外れ値

外れ値は箱ひげ図で容易に識別できます

箱ひげ図では、アスタリスク(*)によって外れ値が識別されます。

外れ値がある場合は、その原因を特定するようにしてください。データ入力や測定の誤差はすべて修正します。特定の原因に関連するデータを削除し、分析を再度実行することを検討してください。特殊原因の詳細は、管理図を使用した一般原因による変動と特殊原因による変動の検出を参照してください。

等分散(オプション)

データの広がりを比較する

デフォルトでは、同等性検定は各グループの分散を同等とは仮定しません。しかし、検定に等分散を仮定オプションを選択している場合は、データの広がりが類似していることを確認するため、各グループのグラフを比較します。広がりが有意に異なっている場合は、検定実施時に同分散を仮定するべきではありません。

等分散性かどうかを正式に確認するには、2サンプルの分散の検定を使用します。

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