母平均間に実質的に意味がある差があるかどうかを検証したい場合には、同等性検定が役立ちます。差に対して閾値を指定し、母平均の差がその閾値より小さい場合は、「母平均は実質的に等しい」と結論付けます。つまり、2つのグループの母平均の差が閾値以下である場合は、それらは同等であると見なします。
同等性の検定の例を参照してください。
閾値および分散に対する仮定を指定すると、「同等性検定」レポートが表示されます。レポートのタイトルは、指定した分散の仮定に応じて、「等しい分散を使った同等性検定」または「異なる分散を使った同等性検定」になります。指定した閾値は、レポートの上部に上限値および下限値として表示されます。レポートの上部には、同等性検定のα水準も示されます。レポートには、同等性検定の表と、それに対応する散布図が表示されます。同等性検定と信頼区間は、Studentのt分布に基づいて計算されています。
ヒント: 同等性検定のα水準を変更するには、「一元配置分析」の赤い三角ボタンのメニューから［α水準の設定］オプションを選択して変更したうえで、［同等性検定］オプションを選択してください。
「等しい分散を使った同等性検定」または「異なる分散を使った同等性検定」の赤い三角ボタンのメニューには、次のオプションが含まれます。
同等性検定
「同等性検定」レポートの表示／非表示を切り替えます。
同等性検定 散布図
「同等性検定 散布図」レポートの表示／非表示を切り替えます。
同等性検定 各ペア比較
すべてのペアの比較についての「実質的な同等性」レポートの表示／非表示を切り替えます。
削除
一元配置分析のレポートウィンドウから、「同等性検定」レポートを削除します。
同等性検定は、2つの片側検定（TOST metod; Two One-Sided Tests metod）アプローチを採用しています（Schuirmann, 1987）。この方法では、「真の差は、閾値を超えている」という帰無仮説を検定するために、指定した分散の仮定に基づく片側t検定を2回、行います。両方の帰無仮説が棄却されれば、真の差は閾値を超えない、つまり、平均は仮説値に実質的に等しいとみなせるという結論が導かれます。どちらか一方だけ棄却されたか、または、どちらの検定も棄却されなかった場合は、実質的に等しいとはみなせません。
比較ごとに、次のような情報を含んだ「同等性検定」が作成されます。
差
平均の差の推定値。
下限値t値、上限値t値
閾値の下限値および上限値に対する片側t検定のt値。
下限値p値、上限値p値
閾値の下限値および上限値に対する片側t検定のp値。
最大p値
2つの片側t検定のp値のうち大きいほうの値。
下側と上側
平均の差に対する1−2α信頼区間の下限および上限。
この散布図では、実質的な同等性に関して、有意な比較と有意でない比較を色分けして示します。このプロットは、ディフォグラム（diffogram）や、平均-平均散布図（mean-mean scatterplot）などとも呼ばれています。
図には、対角線と、影のついた帯が描かれます。対角線から帯までの距離が、実質的な差を表しています。線分上の中点の座標は、差の点推定値を表しています。対角線上に3つ目の軸があると見なすことができ、各線分は、差に対する1−2α信頼区間を表しています。カーソルを点の上に置くと、比較対象のグループおよび差の推定値が表示されます。対角線上の帯の中に完全に線分が含まれている場合、平均が実質的に同等であることを示しています。
同等性検定の散布図には次のオプションがあります。
参照線の表示
散布図上の点の参照線を表示します。散布図の点が多い場合、これは推奨できません。カーソルを点の上に置くとラベルが表示されますので、点が多い場合にはこちらを使用してください。