Rで解析:同等性検定の実行「equivalence」パッケージ


t検定などでグループ間の平均に「意味のある差がある」ことを示すことがあると思います。でも、逆に「意味のある差がない」ことを統計的に証明するのは非常に難しいことです。

専門家で多くの議論がなされているようですが、個人的にはグループ間に統計的有意差がないから「グループは同じである」と結論付けて良いのか疑問です。まあ、いろいろな条件はありますが。

そんな問題を解決するかもしれない、同等性検定を実行できる「equivalence」パッケージからtoseコマンドを紹介します。多くのコマンドが収録されていますのでパッケージヘルプで確認してください。

なお、同等性に関しては下記URLを参照ください。
医学書院「今日から使える 医療統計学講座」
https://www.igaku-shoin.co.jp/paperDetail.do?id=PA02971_04

パッケージのバージョンは0.7.0。R version 3.2.1でコマンドを確認しています。


パッケージのインストール

下記コマンドを実行してください。

#パッケージのインストール
install.packages("equivalence")

実行コマンドの紹介

詳細はコメント、パッケージヘルプを確認してください。

#パッケージの読み込み
library("equivalence")

#データ例の作成
seed(1234)
Data1 <- sample(1:5, 10, replace = TRUE)
Data2 <- sample(1:5, 10, replace = TRUE)

#平均値で同等性を検定:tostコマンド
tost(Data1, Data2, epsilon = 0.2)

#以下結果
#平均値の差分
$mean.diff
[1] -0.2
#下記と同じ
mean(Data1)-mean(Data2)
[1] -0.2

#標準誤差の差分
$se.diff
[1] 0.6739086

#有意水準
$alpha
[1] 0.05

#差の信頼区間
$ci.diff
[1] -1.3715566  0.9715566

#1-有意水準
attr(,"conf.level")
[1] 0.95

#自由度
$df
df 
17.19885 

#tostコマンドで設定した無視する差
$epsilon
[1] 0.2

#結果
#表示は帰無仮説を採用
$result
[1] "not rejected"

#有意水準
$p.value
[1] 0.5

#two one-sided confidence interval corresponding to the test
$tost.interval
[1] -1.166192  0.766192

少しでも、あなたのウェブや実験の解析が楽になりますように!!

スポンサードリンク

おすすめコンテンツ


スポンサードリンク