Teste se a diferença entre a média da população de teste e o alvo está dentro dos limites especificados.
Por exemplo, um analista quer determinar se a intensidade média de um medicamento genérico está dentro de ± 10 mg/ml da intensidade-alvo.
Teste se a média da população de teste é maior do que o alvo.
Por exemplo, um analista de alimentos deseja determinar se uma formulação menos cara de uma ração seca para cães tem mais do que 20 g de proteína (por 100 g de alimento).
Teste se a média da população de teste é menor do que o alvo.
Por exemplo, um analista deseja determinar se o tempo médio para um novo medicamento surtir efeito é menos do que 5 minutos.
Teste se a diferença entre a média da população de teste e o alvo é maior que um limite inferior.
Por exemplo, um pesquisador pretende determinar se um medicamento experimental induz uma redução média na pressão sanguínea diastólica, que é maior do que a redução esperada (alvo) por 3 mm de Hg ou mais.
Teste se a diferença entre a média da população de teste e o alvo é inferior a um limite máximo.
Por exemplo, um analista quer determinar se o tempo médio de espera em um departamento de emergência é inferior a 10% além do alvo.
Insira o valor mínimo aceitável para a diferença. Você deseja demonstrar que a diferença entre a média da população de teste e o alvo não é inferior a este valor.
Insira o maior valor aceitável para a diferença. Você quer demonstrar que a diferença entre a média da população de teste e o alvo não excede a este valor.
Se você inserir vários valores em um campo, separe os valores com um espaço. Você também pode utilizar a notação abreviada para indicar vários valores. Por exemplo, você pode digitar 10:40/5 para indicar tamanhos amostrais de 10 a 40 em incrementos de 5.
Tamanhos amostrais: Insira um tamanho amostral de interesse. Para avaliar o efeito de diferentes tamanhos amostrais, insira vários valores. Amostras maiores dão o teste mais poder para demonstrar a equivalência.
Diferenças (dentro dos limites): Insira um ou mais valores para especificar a diferença entre a média da população e o valor alvo. O valor da diferença deve estar dentro dos limites de equivalência. As diferenças que estão perto de um limite de equivalência exigem tamanhos amostrais maiores para alcançar o poder adequado.