2サンプル同等性検定の記述統計量

解釈

サンプルサイズは、信頼区間および検定の検出力に影響します。通常は、サンプルサイズが大きいほど信頼区間が狭くなります。また、大きいサンプルのほうが検定の検出力が高くなります。

同等性検定での検出力についての詳細は、同等性検定の検出力を参照してください。

解釈

検定サンプルの平均は、検定母集団の平均の推定値です。参照サンプルの平均は、参照母集団の平均の推定値です。したがって、サンプル平均間の差（または比）によって、検定母集団の平均と参照母集団の平均の差（または比）の推定値が得られます。

推定値は母集団全体ではなくサンプルデータに基づいているため、母集団の差（または比）に等しいと確信することはできません。母集団の推定値の精度を評価するには、信頼区間を使用できます。

解釈

標準偏差を使用して、平均からのデータの拡散程度を判断します。

サンプルデータの標準偏差は、母標準偏差の推定値です。値が高い場合、データの変動性が高い、つまり「雑音」が大きいことを示します。標準偏差は、信頼区間とp値を計算するために使用します。値が高いと、信頼区間が広くなり、統計的検出力が低くなります。

解釈

平均の標準誤差を使用して、サンプル平均がどれだけ正確に母集団平均を推定するかを判断します。

平均の標準誤差の値が小さいと、母平均の推定値の精度が高くなります。通常、標準偏差が大きいと、平均の標準誤差が大きくなり、母平均の推定値の精度が低くなります。サンプルサイズが大きいと、平均の標準誤差が小さくなり、母平均の推定値の精度が高くなります。

Minitabは、平均の標準誤差を使用して信頼区間を計算します。

解釈

併合標準偏差は、標準誤差、信頼区間、p値を計算するために使用します。

標準偏差が高い場合、データの広がりが大きいことを示します。値が高いと信頼区間の精度が低く（広く）なり、検定の検出力が低くなります。