同等性検定 (TOST)

伝統的な仮説検定とは異なり,同等性検定は,差が任意の区間内にあることを検証するために使用される.

このタイプの検定は,主として生物学的同等性を検証するために使用される.2つの薬の同等性を示したい場合,伝統的な仮説検定は適用せず,2つの薬の間の同等性を検証する同等性検定を使用する.

伝統的な仮説検定では,等質性の帰無仮説を棄却しようとする.同等性検定の一部として,我々は,2つの標本間の同等性を検証しようとする.TOST (two one-sided test) は,2つの平均間の等質性の仮説を検定するために使用される伝統的な t 検定に基づく同等性の検定である.

したがって,我々は,2つの標本,平均間の理論的差,標本平均が同等であると言える範囲を持つことになる.
仮定が標本が正規分布であることとされるので,この検定はパラメトリックとして知られる.この仮説は,正規性検定を用いて検定できるであろう.
TOST 検定は,2つの標本の平均間の同等性を確認するために Studentの検定を使用する.このような検定の詳細説明は,t 検定の章を参照のこと.

XLSTAT は,TOST 検定を用いて同等性を検定するために,2つの手法を提供する.

  • 平均の 100 * (1-2 * alpha)% 信頼区間を使用.この区間と同等性のユーザー定義区間を比較して,同等性または非同等性を結論づけることができる.したがって,信頼区間がユーザー定義区間内にあれば,我々は2つの標本間の同等性を結論づける.信頼区間の片側の境界がユーザー定義区間の外側にあれば,2つの標本は同等でない.
  • 1つが右側,もう1つが左側の2つを片側検定を使用.我々は,右側 t-検定をユーザー定義空間の下限で,左側 t-検定をユーザーー定義区間の上限で適用する.両検定で p-値を得る.これらのp-値の最も大きい値を同質性検定のp-値として取る.

これらの2つの検定は,似ていて,似た結果を与える.これらは Schuirman's (1987)によって導入された.