모집단 평균이 가설 값과 특정 범위(즉, "동등한") 내에 있음을 입증할 통계적 증거가 있는지 여부를 판단하는 데 사용됩니다.
평균에 대한 동등성 검정
- 열려 있는 JMP 데이터 테이블에서 분석 > 분포를 선택합니다.
- [열 선택] 에서 하나 이상의 연속 변수를 선택하고 [Y, 열]을 클릭한 다음 [확인] 을 클릭합니다(연속 변수는 파란색 삼각형으로 표시됨).
- 분포 보고서 창에서 변수 이름 옆에 있는 빨간색 삼각형 아래의 테스트 동등성을 선택합니다.
- 가설 평균 , 신뢰 수준 , 그리고 실질적으로 0으로 간주되는 가설 값과의 차이 (즉, 동등성 범위 )를 지정하십시오. '좋아요' 를 클릭하십시오. 여기서는 가설 평균을 20, 신뢰 수준을 95%, 동등성 범위를 +/- 1로 선택했습니다.
동등성 검정에서 귀무가설과 대립가설은 다음과 같이 표현됩니다: H₀ : m₁ - m₀ ≤ -1 또는 m₁ - m₀ ≥ 1 vs. H₀ : -1 < m₁ - m₀ < 1
* 이 접근 방식을 "두 개의 단측 t-검정"(TOST)이라고 합니다.
참고:
- 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택하는 것은 본질적으로 모집단 평균이 가설 값의 ±1 범위 내에 있다는 충분한 통계적 증거가 있다고 결론짓는 것입니다. 다시 말해, "동등하다"는 뜻입니다.
- 동등성 검정의 틀은 평균에 대한 전통적인 가설 검정에서 귀무가설과 대립가설의 역할을 뒤바꿉니다. 전통적인 가설 검정에서는 귀무가설이 H₀ : m = m₀ 이고 대립가설은 H₁ : m ≠ m₀ 입니다. 전통적인 검정에서 데이터가 대립가설을 지지할 만큼 충분한 통계적 증거를 제시하지 못한다고 해서 귀무가설을 지지할 만큼의 통계적 증거가 제시되지 않았다는 의미는 아닙니다. 단지 귀무가설을 기각할 만큼 충분한 통계적 증거가 제시되지 않았을 뿐입니다.
JMP는 (1 - 2a) 신뢰구간을 동등성 한계와 비교하는 그래프와 두 개의 단측 t-검정 결과를 표시합니다. 가장 큰 p-값이 α보다 작으면 귀무가설이 기각되고 대립가설이 채택됩니다. 이 경우 (1 - 2a) 신뢰구간은 동등성 한계 내에 완전히 포함됩니다.
Coating.jmp (Help > Sample Data Folder > Quality Control)코팅.jmp (도움말 > 샘플 데이터 폴더 > 품질 관리)
Results with a Margin of Equivalence of +/- 1결과는 +/- 1의 등가 오차 범위 내에 있습니다.
Results with a Margin of Equivalence of +/- 0.5결과는 +/- 0.5의 등가 오차 범위 내에 있습니다.
• 첫 번째 분석(동등성 오차 범위 +/- 1)에서는 통계적 근거를 통해 동등하다는 결론을 내릴 수 있었습니다.
• 두 번째 분석(동등성 오차 범위 +/- 0.5)에서는 동등성을 결론짓는 통계적 근거가 제시되지 않았습니다.
자세한 내용을 알아보려면 JMP 도움말 에서 기본 분석 > 분포 > 연속 변수 옵션 > 동등성 테스트를 방문하세요.
