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 [/code]


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!!

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