1サンプル同等性検定の例

ある包装エンジニアは、スナック袋を密封する新しい方法をテストしたいと考えています。袋を開けるために必要な力は目標値4.2N(ニュートン)の10%以内に収まる必要があります。エンジニアは、新しい方法で密封された28袋のサンプルを無作為に抽出し、各袋を開けるために必要な力を記録します。

エンジニアは、新しい密封方法の袋を開けるために必要な力の平均値が目標値4.2Nの10%以内であるかどうかを調べるために、1サンプル同等性検定を行います。

  1. サンプルデータスナック袋の密封.MTWを開きます。
  2. 統計 > 同等性検定 > 1サンプルを選択します。
  3. ドロップダウンリストから列のサンプルを選択します。
  4. サンプルを入力します。
  5. 目標値4.2を入力します。
  6. 何を判定しますか? (対立仮説)から下側限界 < 検定平均値 - 目標値 < 上側限界を選択します。
  7. 下側限界–0.1を入力します。
  8. 上側限界0.1を入力します。
  9. 目標値で掛けるを選択します。
  10. 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はいません。したがって、エンジニアは新しい密封方法の袋を開けるために必要な力が目標値4.2Nと同等であると主張することはできません。

1サンプル同等性検定: 力

方法

目標値 = 4.2
下方同等性限界 = -0.1×目標値 = -0.42
上方同等性限界 = 0.1×目標値 = 0.42

記述統計量

変数N平均標準偏差平均の標準誤差
284.48500.731880.13831

差: 平均(力) - 目標値

標準誤差95% 同等の CI同等性区間
0.285000.13831(0, 0.520586)(-0.42, 0.42)
信頼区間が同等性区間内にありません。同等と結論付けられない。

検定

帰無仮説:差 ≤ -0.42 または 差 ≥ 0.42
対立仮説:-0.42 < 差 < 0.42
α水準:0.05
帰無仮説自由度t値p値
差 ≤ -0.42275.09720.000
差 ≥ 0.4227-0.976050.169
2つのP値のうち、大きい方が0.169です。同等と結論付けられない。