2x2交差計画の同等性検定のデータに関する考慮事項

有効な結果が確実に得られるようにするため、データの収集、分析の実行、および結果の解釈時には、次のガイドラインを考慮してください。

サンプルデータが大きく歪んでおらず、サンプルサイズが20より大きいサンプルデータが大きく歪んでおらず、サンプルサイズが20より大きい

サンプルサイズが20より大きく、基本的な分布が一峰性で連続している場合は、データに穏やかな歪みがあっても同等性検定は適切に実行されます。サンプルサイズが20未満の場合は、データをグラフ化し、歪みや異常な観測値がないかどうか確認する必要があります。データが大きく歪んでいたり、異常な観測値が多く含まれている場合は、結果の解釈を慎重に行ってください。

サンプルデータはランダムに選択される

統計では、ランダムサンプルを使用して母集団についての一般化、つまり推測を行います。データがランダムに収集されていない場合、結果は母集団を表さない可能性があります。詳細は、データのサンプルにおけるランダム性を参照してください。 

データは2x2交差計画から抽出され、分析の系列ごとに1つずつ、対応のある(従属)観測値のセットが2つ含まれている

2x2交差計画を使用して収集されなかった対応のある観測値のセットが1つだけある場合は、対応のあるデータを使用した同等性検定を使用します。

2つの独立サンプル(並行分析計画での2つの異なるグループから抽出されたサンプルなど)がある場合は、2サンプル等価検定を使用します。詳細は、従属サンプルと独立サンプルの違いを参照してください。

適度なサンプルサイズを判断する

サンプルのサイズは、同等性が真のときに検定でそれを実証するのに十分な検出力が得られる十分な大きさにする必要があります。同等性検定の検出力が低い場合には、差(または比)が実際には同等性限界の範囲内にあるのに、範囲内にはないと誤って結論付ける可能性があります。同等性検定に適度なサンプルサイズを判断するには、2x2交差計画の同等性検定の検出力とサンプルサイズを参照してください。

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