동등성 검정의 신뢰 구간

Minitab에서 동등성 검정을 수행하는 경우, 분석을 위해 선택하는 옵션에 따라 Minitab에서 표시하는 신뢰 구간의 유형이 결정됩니다.

동등성에 대한 (1 – 알파) x 100% 신뢰 구간
기본 설정을 사용하여 동등성 검정을 수행하는 경우, Minitab에서는 동등성에 대한 신뢰 구간을 표시합니다. 이 구간에 대한 신뢰 구간은 (1 – 알파) x 100%에서 설정됩니다. 예를 들어, Minitab에서는 0.05의 기본 알파 수준을 사용하여 동등성에 대한 95% 신뢰 구간을 표시합니다.
차이 = 평균(C2) - 평균(C1) 95% 동등성 동등성 차이 SE CI 구간 1.2773 0.52438 (0, 2.19282) (-2, 2) CI가 동등성 구간 안에 없습니다. 동등성을 주장할 수 없습니다.

이 결과에서는 기본적인 (1 – 알파) x 100% 방법과 0.05의 알파를 사용하여 동등성에 대한 95% CI (0, 2.1928)을 생성합니다.

표준 신뢰 구간과 마찬가지로, 동등성에 대한 신뢰 구간은 차이(또는 비율)의 점 추정치, 표본 크기 및 데이터의 변동성에 대한 정보를 사용하여 계산됩니다. 그러나 동등성에 대한 (1 – 알파) x 100% 신뢰 구간은 특별히 알파 수준 동등성 검정의 결과와 가깝게 일치시키기 위해 생성됩니다. 이러한 이유로 동등성에 대한 신뢰 구간에서는 동등성 구간의 하한과 상한에 대한 추가 정보도 고려합니다. 신뢰 구간에 이러한 추가 정보가 포함되기 때문에 동등성에 대한 (1 – 알파) x 100% 신뢰 구간은 대부분의 경우 t-검정에 대해 계산되는 표준 (1 – 알파) x 100% 신뢰 구간보다 더 밀접합니다.
(1 – 2 알파) x 100% 신뢰 구간
동등성 검정에 대한 (1–2 알파) x 100% 신뢰 구간을 사용하기 위해 옵션 설정을 변경하는 경우, Minitab에서는 (1–2 알파) x 100% 신뢰 구간을 표시합니다. 이 구간에 대한 신뢰 구간은 (1 – 2 알파) x 100%에서 설정됩니다. 예를 들어, Minitab에서는 0.05의 기본 알파 수준을 사용하여 90% 신뢰 구간을 표시합니다. 이 표준 신뢰 구간은 동일한 신뢰 수준에서 표준 t-검정을 사용하여 얻게 되는 신뢰 구간에 해당합니다.
규제 기관에서 (1 – 2 알파) x 100% 신뢰 구간을 요청하는 경우가 있습니다. 이 방법에서는 일반적으로 동등성에 대한 기본 (1 – 알파) x 100% 신뢰 구간과 동일한 신뢰 상한 또는 신뢰 하한이 생성됩니다. 많은 경우 두 한계가 같거나 아주 가까울 수도 있습니다. 그러나 표준 신뢰 구간은 일반적으로 동등성 검정 상황에서 검정력이 약하며 알파 수준 동등성 검정의 결과와 가깝게 일치하지 않을 수도 있습니다. 더 보수적인 경우도 있고 더 개방적인 경우도 있습니다.
차이 = 평균(C2) - 평균(C1) 동등성 차이 SE 90% CI 구간 1.2773 0.52438 (0.361822, 2.19282) (-2, 2) CI가 동등성 구간 안에 없습니다. 동등성을 주장할 수 없습니다.

이 결과는 동일한 데이터에 대해 계산되며, 다른 (1 – 2 알파) x 100% 방법과 0.05의 알파를 사용하여 90% CI, (0.36182, 2.1928)을 생성합니다. 신뢰 상한은 (1 – 알파) x 100% 기본 방법의 신뢰 상한, (2.1928)과 같습니다. 그러나 다른 방법에 대한 신뢰 하한은 기본 방법의 신뢰 하한(0)보다 약간 높습니다(0.36182). 전체 결론은 두 가지 경우에 대해 모두 같습니다: "CI가 동등성 구간 내에 포함되지 않습니다. 동등성을 주장할 수 없습니다."

참고

각 신뢰 구간에 대해 사용되는 정확한 계산 방법을 보려면 동등성 검정에 대한 방법 및 공식으로 이동하십시오.

Hsu, J.C., Hwang, J.T.G., Liu, H. K., and Ruberg, S. J. (1994). Confidence Intervals Associated with Tests for Bioequivalence. Biometrika 81, 103-114.

Berger, R.L. and Hsu, J.C. (1996). Bioequivalence Trials, Intersection-Union Tests and Equivalence Confidence Sets. Statistical Science. Vol 11, 283-319.

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