対応のあるデータを使用した同等性検定の例

あるコンタクトレンズメーカーのエンジニアが、コンタクトレンズ用の新しい洗浄液をテストします。エンジニアは、新しい洗浄液のレンズ洗浄力がトップブランドと同じであることを検証したいと考えています。そこで、14人の参加者がコンタクトレンズを1日装着し、その後レンズを洗浄します。各参加者は、片方のレンズを新しい洗浄液で洗浄し、もう一方のレンズをトップブランドの洗浄液で洗浄します。エンジニアは、レンズ上で1滴の液体の接触角を測定することで、各レンズの清浄度を評価します。接触角は、レンズ上の膜や付着物に影響されます。同等であるには、新しい洗浄液の平均角度がトップブランドの平均角度の±0.5度以内である必要があります。

エンジニアは、2つの洗浄液が同等であるかどうかを調べるために対応のあるデータを使用した同等性検定を行います。

  1. サンプルデータコンタクトレンズ洗浄液.MTWを開きます。
  2. 統計 > 同等性検定 > 対応のあるを選択します。
  3. 検定サンプル新規を入力します。
  4. 参照サンプルトップブランドを入力します。
  5. 仮説から検定平均値 - 参照平均値を選択します。
  6. 何を判定しますか? (対立仮説)から下側限界 < 検定平均値 - 参照平均値 < 上側限界を選択します。
  7. 下側限界-0.5を入力します。
  8. 上側限界0.5を入力します。
  9. OKをクリックします。

結果を解釈する

信頼区間は同等性区間に完全に含まれているため、エンジニアは2つの洗浄液が同等であると結論付けます。

対応するデータの同等性検定: 新規, トップブランド

方法 検定平均 = 新規の平均 参照平均 = トップブランドの平均
記述統計量 平均の標 変数 N 平均 標準偏差 準誤差 新規 14 88.604 1.5578 0.41634 トップブランド 14 88.724 1.5907 0.42514
差: 平均(新規) - 平均(トップブランド) 同等性区 差 標準偏差 標準誤差 95% 同等の CI 間 -0.11929 0.42324 0.11312 (-0.319605, 0.0810335) (-0.5, 0.5) 信頼区間が同等性区間内にあります。同等性の請求が可能。
検定 帰無仮説: 差 ≤ -0.5 または 差 ≥ 0.5 対立仮説: -0.5 < 差 < 0.5 α水準: 0.05
帰無仮説 自由度 t値 p値 差 ≤ -0.5 13 3.3657 0.003 差 ≥ 0.5 13 -5.4748 0.000 2つのP値のうち、大きい方が0.003です。同等性の請求が可能。

同等性検定: 平均(新規) - 平均(トップブランド)

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