母集団の平均が仮説値に対して指定された範囲内（つまり「同等」）にあることを示す統計的証拠が存在するかどうかを判断するために使用します。
平均値の同等性検定
- 開いている JMP データ テーブルから、 [分析] > [分布]を選択します。
- [列の選択]から 1 つ以上の連続変数を選択し、 [Y、列] (連続変数には青い三角形が表示されます) をクリックして、 [OK]をクリックします。
- 分布レポート ウィンドウで、変数名の横にある赤い三角形の下にある [同等性のテスト]を選択します。
- 仮説平均値、信頼水準、そして実質的にゼロとみなされる仮説値との差（すなわち、同等性マージン）を指定します。 「了解」をクリックします。ここでは、仮説平均値20、信頼水準95%、同等性マージン+/- 1を選択しました。
同等性検定における帰無仮説と対立仮説は次のように述べられます: H 0 : m - m 0 ≤ -1 または m - m 0 ≥ 1 vs. H A : -1 < m - m 0 < 1
* このアプローチは「2つの片側t検定」(TOST) として知られています。
注:
- 帰無仮説を棄却し対立仮説を支持するということは、本質的には、母集団平均値が仮説値の±1以内にあると信じるに足る統計的証拠があると結論付けることです。言い換えれば、「同等である」ということです。
- 同等性検定の枠組みは、平均値を求める従来の仮説検定における帰無仮説と対立仮説の役割を逆転させ、仮説はH 0 : m = m 0とH A : m ≠ m 0となります。従来の検定では、データが対立仮説を信じるのに十分な統計的証拠を示さない場合、それは帰無仮説を信じる統計的証拠が得られたことを意味するわけではありません。むしろ、データは帰無仮説を棄却するのに十分な統計的証拠を示さなかったということになります。
JMPは、(1 - 2a)信頼区間と同等性限界値（Margin of Evaluation）を比較したグラフと、2つの片側t検定の結果を表示します。最大のp値がa未満の場合、帰無仮説は棄却され、対立仮説が優先されます。この場合、(1 - 2a)信頼区間は同等性限界値（Margin of Evaluation）内に完全に収まります。
Coating.jmp (Help > Sample Data Folder > Quality Control)Coating.jmp (ヘルプ > サンプルデータフォルダ > 品質管理)
Results with a Margin of Equivalence of +/- 1+/- 1の同等性マージンを持つ結果
Results with a Margin of Equivalence of +/- 0.5+/- 0.5の同等性マージンを持つ結果
• 最初の分析（同等性マージン +/- 1）では、同等性を結論付ける統計的証拠が生成されました。
• 2 回目の分析 (同等性マージン +/- 0.5) では、同等性を結論付ける統計的証拠は提示されませんでした。
詳細については、「基本分析」>「分布」>「連続変数のオプション」> 「JMP ヘルプの同等性の検定」を参照してください。
