2x2交差計画の同等性検定の記述統計量

2x2交差計画の同等性検定で提供される各記述統計量の定義と解釈のガイドをご覧ください。

N

サンプルサイズ（N）は、サンプルに含まれる観測値の合計数です。

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。

平均は、データの中心を識別する単一値で各サンプルの値を要約します。平均はデータの算術平均として計算され、すべての観測値の和を観測値の数で割ったものです。

2x2交差計画の同等性検定では、分析における各系列の期間ごとの処理応答の平均を計算します。

各期間の平均を使用して、各処理系列における被験者の平均処理応答を推定します。参加者の各グループが、2つの処理に対して平均して同様に応答したかどうかを調べます。いずれかの処理効果、キャリーオーバー効果、または期間効果が統計的に有意かどうかを判定するには、効果表にある結果を参照してください。

各処理系列の平均を視覚的に比較するには、期間平均値プロットごとの系列を使用します。詳細は、2x2交差計画の同等性検定のグラフを参照して、「期間平均プロットごとの系列」をクリックしてください。

標準偏差（StDev）とは、散布度、つまり平均に関連してデータがどれだけ変動性があるかを表す最も一般的な測度です。多くの場合、工程に対してランダム（自然）な変動は雑音と呼ばれます。

標準偏差は、データと同じ単位を使用します。多くの場合、母集団の標準偏差を表すには記号σ（シグマ）が使用されます。サンプルの標準偏差を表すには文字sが使用されます。

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。

サブジェクト内標準偏差とは、同じ参加者からの複数の応答値の標準偏差です。処理効果、期間効果、その他の体系的な効果を除外した後で、同じ参加者からの応答測定値のランダムな誤差を推定します。値が高い場合、各参加者の応答値の変動性が高いことを示します。