동등성 검정

분포 플랫폼의 "동등성 검정" 옵션을 사용하면 모평균이 가설 값과 동일한지 여부를 평가할 수 있습니다. 차이가 없는 것과 동등하게 간주되는 임계 차이를 정의해야 합니다. "동등성 검정" 옵션은 TOST(Two One-Sided Tests: 두 개의 단측 검정) 방법을 사용합니다. 두 개의 단측 t 검정은 실제 평균과 가설 값 사이의 차이가 임계를 초과하는 귀무가설에 대해 구성됩니다. 두 귀무가설이 모두 기각되면 실제 차이가 임계를 초과하지 않는 것입니다. 이 경우 평균이 실제적으로 가설 값과 동등한 것으로 간주할 수 있다는 결론을 내릴 수 있습니다.

"동등성 검정" 옵션을 선택할 때는 가설 평균, 임계 차이(실제적으로 0으로 간주되는 차이) 및 신뢰 수준을 지정합니다. 신뢰 수준은 1-α이며, 여기서 α는 각 단측 검정의 유의 수준입니다.

Figure 3.11에서는 Diabetes.jmp 샘플 데이터 테이블의 BMI 변수에 대한 "동등성 검정" 보고서를 보여 줍니다. 가설 평균은 26.5이고, 실제적으로 0으로 간주되는 차이는 0.5로 지정되어 있습니다.

그림 3.11 동등성 검정 보고서 

이 보고서에는 다음이 표시됩니다.

• "목표값"과 경계("하한" 및 "상한"이라는 라벨이 표시된 수직선으로 정의됨)를 보여 주는 정의된 동등성 구간의 그림

• 계산된 평균의 신뢰 구간. 이 신뢰 구간은 1 - 2 * 유의 수준 구간입니다.

• 계산된 평균, 지정된 하한 및 상한 경계, 평균의 (1 - 2 * 알파) 수준 신뢰 구간을 보여 주는 테이블

• 두 개의 단측 검정 결과를 보여 주는 테이블

• 결과를 요약하고, 평균을 목표값과 동등한 것으로 간주할 수 있는지 여부를 언급하는 노트