2x2交差計画の同等性検定の検定

解釈

帰無仮説と対立仮説を使用して、同等性基準が正しいことと、適切な検定対象の対立仮説を選択していることを検証します。

解釈

α（アルファ）水準を使用し、帰無仮説（H₀）を棄却するかどうかを決定します。

p値がα水準未満の場合、H₀を棄却して、結果が統計的に有意であると主張できます。

解釈

Minitabでは、自由度を使用して検定統計量を計算します。 自由度は、サンプルサイズに影響を受けます。サンプルサイズを大きくすると、母集団に関して提供される情報が増え、自由度が高くなります。

解釈

t値を使用して、帰無仮説を棄却するかどうかを判断できます。ただし、ほとんどの人はp値または信頼区間のほうが解釈が容易であるため、こちらを使用します。

一般に、サンプルの変動性に関して差または比が大きくなるほど、検定のt値の絶対値が大きくなり、帰無仮説に対する証拠が強力になります。

各検定のt値は、対応するp値を計算するために使用されます。このt値に関連付けられたp値が有意水準より小さい場合、帰無仮説を棄却して、効果は統計的に有意であると結論付けます。詳細については、検定のp値に関するセクションを参照してください。

解釈

検定のp値を使用して、帰無仮説を棄却して対立仮説を受け入れるのに十分な証拠があるかどうかを判定します。各p値を有意水準（アルファまたはα）と比較します。通常、αの値として0.05が適しています。

デフォルトの仮説を使用して同等性を検定する場合、Minitabでは、検定平均と参照平均の差（または比）に関する2つの帰無仮説について検定します。それら2つの帰無仮説とは、1）母平均間の差（または比）は下側同等性限界より大きいという仮説と、2）母平均間の差（または比）は上側同等性限界より小さいという仮説です。

p値 ≤ α: 差（または比）は同等性限界の範囲内

p値がα以下の場合、帰無仮説を棄却して、母集団平均間の差（または比）が同等性限界の範囲内にあると結論付けます。

p値 > α：差（または比）は同等性限界の範囲外

p値がαより大きい場合は、帰無仮説を棄却することはできません。母集団平均間の差（または比）が同等性限界の範囲内にあると結論付ける十分な根拠はありません。