2x2交差計画の同等性検定の分析オプションの選択

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検定処理と参照処理のラベル

参照処理用のラベル
参照処理の名前を、たとえば「承認済み薬品」のように入力します。Minitabは、入力された名前をセッションウィンドウ出力およびグラフで参照処理のラベルとして使用します。
検定処理用のラベル
検定処理の名前を、たとえば「新しい医薬品」のように入力します。Minitabは、入力された名前をセッションウィンドウ出力およびグラフで検定処理のラベルとして使用します。

同等ではない場合に同等性を主張するリスク水準(アルファ)

検定のリスク水準(αまたはアルファで示される)を指定します。通常、αの値として0.05が適しています。αが0.05の場合、実際には正しいにもかかわらず帰無仮説を棄却するリスクが5%あることを示しています(第一種過誤)。

αの値は、多くの場合、業界のガイドラインによって設定されます。αに0.01などの小さい値を使用すれば、第一種過誤のリスクを低減できます。たとえば、デフォルトの仮説を使用して同等性検定を実行する場合に、小さいαを使用すれば、実際には正しくないにもかかわらず同等性を主張するリスクを低減できます。ただし、αを小さくすると、検定が保守的になりすぎて実際には正しいにもかかわらず同等性を主張できないリスクも大きくなります。

αの値によって、信頼区間に対する信頼水準も設定されます。デフォルトでは、信頼水準は(1 – α) × 100%です。たとえば、αが0.05の場合、Minitabは95%の信頼区間を計算します。

(1 - 2 アルファ) x 100% 信頼区間を使用

代替方法を使用して母平均間の差(または比)の信頼区間を計算するために選択します。特定のα(アルファ)の値では、代替方法の信頼水準が常にデフォルトの方法よりも小さくなります。たとえば、αが0.05の場合、信頼水準は代替方法で90%になるのに対してデフォルトの方法では95%です。

代替方法は、規制ガイドラインによって必要とされる場合があります。代替方法では多くの場合、デフォルトの方法と同じ上側信頼限界または下側信頼限界が得られますが、得られる区間が対応するα水準の検定よりも保守的すぎる(または自由すぎる)場合もあります。一般にデフォルトの方法のほうがより強力で、α水準の検定の結果により厳密に対応します。

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