2x2交差計画の同等性検定の検出力とサンプルサイズのデータの入力

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  1. 仮説から、同等性基準の表現方法を指定します。
    • 検定平均値 - 参照平均値(差)

      検定母集団の平均と参照母集団の平均の差の観点で同等性を定義します。

    • 検定平均値 / 参照平均値 (比、対数変換を使用)

      元データの対数変換を使用してモデル化される、参照母集団の平均に対する検定母集団の平均の比の観点で同等性を定義します。このオプションを選択する場合は、すべての観測値が0より大きい値になっている必要があります。

  2. 何を判定しますか? (対立仮説)から、証明または実証を試みる対立仮説を選択します。
    • 仮説が検定平均値 - 参照平均値(差)に関するものである場合、次のオプションのいずれかを選択します。
      • 下側限界 < 検定平均値 - 参照平均値 < 上側限界

        母平均間の差が指定した限界値の範囲内にあるかどうかを検定します。

        たとえば、ある分析者が、新しい制酸剤によって誘導される平均胃内pHが有名ブランド制酸剤によって誘導される平均胃内pHの10%内にあるかどうかを判断する場合が考えられます。

      • 検定平均値 > 参照平均点

        検定母集団の平均が参照母集団の平均より大きいかどうかを検定します。

        たとえば、ある分析者が、栄養補助剤の配合方法を改良した結果、必要ミネラルの血中量が現在の配合方法の場合より高くなっているかどうかを判断する場合が考えられます。

      • 検定平均値 < 参照平均値

        検定母集団の平均が参照母集団の平均より小さいかどうかを検定します。

        たとえば、ある分析者が、新しい薬剤により現在の薬剤の場合よりも平均最低血圧が低下することを実証する場合が考えられます。

      • 検定平均点 - 参照平均点 > 下側限界

        母平均間の差が下側限界より大きいかどうかを検定します。

        たとえば、ある研究者が、試験薬による最低血圧の平均低下量が、現在の薬剤よる平均低下量より3 mm Hg以上大きいかどうかを判断する場合が考えられます。

      • 検定平均値 - 参照平均値 < 上側限界

        母平均間の差が上側限界より小さいかどうかを検定します。

        たとえば、研究者が、販売量の多い薬剤の新しい配合方法を開発する場合が考えられます。新しい配合方法のほうが低コストですが、最大の効果が現れるまでにもっと時間がかかります。研究者は、最大効果に到達するまでの平均時間の差が、現在使用中の薬剤の場合より2分以上長くならないようにしたいと考えています。

    • 仮説が検定平均値 / 参照平均値 (比、対数変換を使用)に関するものである場合、次のオプションのいずれかを選択します。
      • 下側限界 < 検定平均値 / 参照平均値 < 上側限界

        母平均間の比が指定した限界値の範囲内にあるかどうかを検定します。両方の限界は0より大きい値にする必要があります。比率が1の場合は、2つの平均値が等しいことを示します。

        たとえば、ある分析者が、検定製造方法の平均バイオアベイラビリティが参照製造方法の場合の80%(0.8)から125%(1.25)の範囲内にあることを、対数変換されたデータを使用して実証する必要がある場合が考えられます。

      • 検定平均値/参照平均値 > 下側限界

        母平均間の比が下側限界より大きいかどうかを検定します。

        たとえば、ある分析者が、検定製造方法の平均バイオアベイラビリティが参照製造方法の場合の80%(0.8)より大きいことを、対数変換されたデータを使用して実証する必要がある場合が考えられます。

      • 検定平均値/参照平均値 < 上側限界

        母平均間の比が上側限界より小さいかどうかを検定します。

        たとえば、ある分析者が、検定製造方法の平均バイオアベイラビリティが参照製造方法の場合の125%(1.25)より小さいことを、対数変換されたデータを使用して実証する必要がある場合が考えられます。

  3. 対立仮説に組み込まれている同等性限界ごとに値を入力します。
    • 下側限界

      差または比の最小許容値を入力します。検定母集団の平均と参照母集団の平均の差(または比)がこの値よりも小さくないことを実証できます。

    • 上側限界

      差または比の最大許容値を入力します。検定母集団の平均と参照母集団の平均の差(または比)がこの値を超えないことを実証できます。 

  4. 次の検出力関数の変数2つの値を指定します。計算する変数は空白のままにします。
    ヒント

    フィールドに複数の値を入力する場合、値をスペースで区切ります。または、複数の値を表す省略表記を使用することもできます。たとえば、10から40まで5ずつ増分するサンプルサイズを示すには「10:40/5」と入力できます。

    • サンプルサイズ: 分析の各系列の観測値数を入力します。たとえば、分析の各系列に15人の参加者を使用する場合、「15」と入力します。異なるサンプルサイズの効果を評価するには、複数の値を入力します。サンプルサイズを大きくするほど、同等性を示す検出力が高くなります。

    • 差(または比):1つ以上の値を入力して、検定平均と参照平均との間の差(または比)を指定します。入力する値は同等性限界内にある必要があります。差(または比)が同等性限界に近い場合、適切な検出力を得るにはサンプルサイズを大きくする必要があります。

    • 検出力: 母集団の差(または比)が同等性限界の範囲内にあるときに検定によって同等性が示される確率を指定する値を1つ以上入力します。 一般的な値は0.8と0.9です。 たとえば、ある分析者が、検定処理の平均と参照処理の平均が実際に同等である場合に、検定で平均の同等性が示される確率が90%であることを表すために0.9を入力します。
  5. 次のうち1つを入力します。
    • 群標準偏差: 差の検定を実行する場合は、同じ参加者からの複数の応答の標準偏差の推定値を入力します。関連する2x2交差計画の同等性検定からの被験者内標準偏差を使用できます。データがない場合は、関連調査、計画規格、試験的研究、専門知識などの情報に基づく推定値を使用します。
    • 群内の変動係数 (CV): 対数変換による比の検定を実行する場合は、同じ参加者からの複数の応答の変動係数の推定値を入力します。変動係数は、標準偏差を平均で割ったものです。すでにデータを収集して分析済みである場合、サンプルデータから各参加者の応答の標準偏差と平均を使用できます。データがない場合は、関連調査、計画規格、試験的研究、専門知識などの情報に基づく推定値を使用します。
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