用于确定是否存在统计证据来证明总体均值在特定范围内（即“等效”），与假设值相等。
均值的等效性检验
- 从打开的 JMP 数据表中，选择“分析”>“分布” 。
- 从“选择列”中选择一个或多个连续变量，单击“Y”、“列” （连续变量带有蓝色三角形），然后单击“确定” 。
- 在“分布”报告窗口中，选择变量名称旁边的红色三角形下的“测试等效性” 。
- 指定假设均值、置信水平以及与假设值的偏差（视为接近于零，即等效范围）。点击“好的” 。这里我们选择的假设均值为 20，置信水平为 95%，等效范围为 +/- 1。
等效性检验中的原假设和备择假设表述如下： H₀ ：m - m₀ ≤ -1 或 m - m₀ ≥ 1 vs. Hₐ ：-1 < m - m₀ < 1
* 这种方法被称为“双单侧 t 检验”（TOST）。
笔记：
- 拒绝原假设而接受备择假设，本质上就是得出结论：有足够的统计证据表明，总体均值与假设值之间的偏差在±1以内。换句话说，“两者等价”。
- 等效性检验框架颠倒了传统均值假设检验中原假设和备择假设的角色，传统假设检验的原假设为： H₀ ：m = m₀ vs. Hₐ ：m ≠ m₀ 。在传统检验中，如果数据没有产生足够的统计证据来支持备择假设，并不意味着产生了支持原假设的统计证据。相反，数据仅仅没有产生足够的统计证据来拒绝原假设。
JMP 将显示一个图表，其中包含 (1 - 2a) 置信区间，并将其与等效性界限进行比较，以及两个独立的单侧 t 检验结果。当最大 p 值小于 α 时，拒绝原假设，支持备择假设。在这种情况下，(1 - 2a) 置信区间将完全位于等效性界限内。
Coating.jmp (Help > Sample Data Folder > Quality Control)Coating.jmp（帮助 > 示例数据文件夹 > 质量控制）
Results with a Margin of Equivalence of +/- 1结果的等效性界值为 +/- 1
Results with a Margin of Equivalence of +/- 0.5结果的等效性界值为 +/- 0.5
• 在第一次分析（等效性范围为 +/- 1）中，统计证据得出等效性的结论。
• 在第二次分析（等效性界值为 +/- 0.5）中，没有得出等效性的统计证据。
访问JMP Help中的“基本分析”>“分布”>“连续变量选项”>“检验等效性”以了解更多信息。
