こんにちは、みんな、
私は統計に不慣れで、ここであなたの助けが本当に必要です.
私の質問は：同等性検定を数回行って、2 つの p 値が 5% 未満である同等の限界を見つけた場合、それでよろしいでしょうか。
以下のような2つのグループデータがあり、それらが等しいか異なるかをテストしたいと思います。
最初のステップで t 検定を行い、P 値が 5% を超えていれば、H0 を棄却できませんでした (Test= ref)。 私の次の行動を定義するのにあまり役に立ちません。
そこで、実用的な範囲として等価限界±0.1で等価性試験を行います
しかし、やはり結果はあまり良くありません。 私のテスト グループは REF 0.1 単位よりも高いか、またはそれ以下であると結論付けることができます。
次のアクションに役立つ十分な結果ではありません
したがって、同等の制限0.16ユニットに到達し、2つのP値が5％未満になるまで数回増やします
私が解釈できる結果は、2 つのグループが 0.16 単位の範囲で等しいと解釈できます。
My TEST グループが REF +/- 0.16 単位より高い/低い可能性があることを意味します。 （または等しい可能性もあります）
したがって、この 0.16 単位の電流の増減が次のアクションに問題ない場合、最良のケースを見積もることができます。
私の結論は正しいですか？ ＆それは私がそれを行うことは可能ですか？または私はPハッキングですか？
統計の初心者だけがあなたの助けを必要としています.
皆さんありがとう
やあ@ジャスティン・ブイ、
いい質問です。 しかし、ハッキングはさておき、同等性検定を誤解していると思います。 これらは紛らわしいです、私は知っています！
最後のケースの低い p 値は、2 つのグループが実質的に同等であることを示しています。 推定された差の信頼限界は、+/- 0.16 の実用的な範囲内にあります。
ヘルプ ドキュメントこのテストのために役立つはずです。
うまくいけば、これが役に立ちます。
フィル
に追加@フィル_ケイ、実行するテストの明確で明確な質問または目的が必要です。 あなたの例は、p-ハッキングの場合です。 これらのテストのうち、目的に関連するのは 1 つだけです。 好ましい結果が得られるまで、複数のテストを適用しないでください。 1 つのテストで十分であり、どちらの方法でも答えを受け入れることができます。
改善を期待して変更を加えたとしましょう。 次に、有意差の検定を使用します。 (帰無仮説または「悪魔の支持者」は、変更も改善もされていないというものです。) 最初の比較は、この種のテストの例です。
代わりに、おそらく変更を加えましたが、違いがないことを願っています. 同じ結果が続くことを期待して、新しい機器を古い機器と交換するようなものです。 次に、有意または実質的な同等性について検定を使用します。 2 番目の比較ペアは、この種のテストの例です。
通常、リスクレベルは事前に設定されています。 テストを実行しながら実際の差や有意水準を調整することも、一種のハッキングです。
