1サンプル同等性検定のデータに関する考慮事項

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おり、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。

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。　

同じ人または項目についての対応のある（従属）観測値がある場合は、対応するデータによる同等性検定を使用します。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。

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、差が実際には同等性限界の範囲内にあるのに、範囲内に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、1サンプル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。