同等性テストカテゴリデータで使用できる同等性テスト手順はありますか（つまり、独立変数と従属変数の両方がカテゴリです）？
ホルモン療法、授乳期、および年齢カテゴリの影響を受けた出生力の名目ロジスティック適合は、統計を示していません。 sig。影響。 そのような主張を統計的に検証する同等性テストの比較を採用しない限り、平均値に違いがないと結論付けるのは不適切であるという印象を受けました（？）。
どうもありがとう！
Re：同等性テスト実は、JMP Proを使用している場合、JMPはGeneralized Regressionプラットフォームで（多重比較の下で）同等性テストを提供します。 違いまたは同等性の仮説検定は非常に異なるというピーターの指摘を強調したいと思います。 選択は、テスト対象に完全に依存します（対立仮説）。 名目ロジスティック回帰を使用して関連付けをテストし、何も見つからなかった場合は、終了です。 統計的に有意な同等性を示す必要はありません。
この結果に驚いたら、おそらくそれは研究の力の問題です。
Re：同等性テスト一般的に言えば、同等性検定と仮説検定の2つの分析概念を混同しているように思われます。 これらは2つの非常に異なるタイプの決定です。 仮説検定は、確実に何かを証明することは決してありません。 できることは、特定のサンプルサイズなど、アルファリスクなどの特定の規定された条件の下で、帰無仮説を棄却することを拒否することです。これら2つの結論のいずれにおいても、同等性の概念はカバーされません。 。 同等性テストは、まったく異なる分析アプローチです。
さまざまなコンテキストで使用される同等性テストには、いくつかの種類があります。 私の同僚@Mark_Baileyたとえば、このスペースに素敵なJMPスクリプトを書いています。
https://community.jmp.com/t5/JMP-Scripts/Test-for-Parameter-Equivalence/ta-p/29375/jump-to/first-unread-message
さらに、多くの場合、バイオテクノロジーの設定では、非線形モデルをデータに適合させることが一般的であり、このコンテキストで使用される「同等性テスト」にはさまざまなタイプがあります。 これらは、JMPのFitCurveプラットフォームでサポートされています。
http://www.jmp.com/support/help/13-2/Equivalence_Test_2.shtml
Re：同等性テストまあ、帰無仮説は違いがないということです、そしてそれは私たちが反対の説得力のある証拠を示すことができるまで私たちが仮定するものです。これは、帰無仮説の強力な証拠を提供したと言っているのと同じではないので、その点で正しいです。したがって、ホルモン療法、授乳期、および年齢カテゴリが出生力に影響を与えることを示す十分な証拠がないと言うだけで十分であれば、これで完了です。
影響が非常に小さいために実際には無視できることを示す必要がある場合は、カテゴリデータの同等性テストに類似した何かが必要になります。
各モデル項の信頼区間を調べることで、これを効果的に行うことができます。それらがすべて、実質的に無視できると思われる範囲内に含まれている場合は、探している種類の結論を出すことができます。ただし、ロジットスペースの効果量について話している場合、実際には無視できると思われる範囲を考え出すのは少し難しいかもしれません。
