同等性マージン (margin) の範囲での、2 つの独立な比率 x1/n1 と x2/n2 の差の同等性の検定です。H01: p1 - p2 <= -margin と H02: p1 - p2 >= margin の 2 つの片側検定を、それぞれ水準 alpha で行い、両方が棄却されたときに同等性が示されます。R の関数ではありません (対象の R パッケージは、双対の区間 (DescTools::BinomDiffCI) を与えるか、一度に 1 つの限界だけを検定します)。
alpha
DescTools::BinomDiffCI
限界の値 delta0 における統計量は z = (p1 - p2 - delta0) / sqrt(var) です。var は、p1 - p2 = delta0 の下での (p1, p2) の最尤推定値における p1 - p2 の分散です (Farrington and Manning 1990、"mee")。既定の "mn" (Miettinen and Nurminen 1985) では、その分散に N/(N - 1) を掛けます。"wald" では、観測された比率における分散を使います。p 値は正規分布の裾の確率です。この検定は、同じ方法の binomDiffCI を水準 1 - 2 alpha で求めた区間と双対です。その区間 (confInt として返されます) が (-margin, margin) の内側にあるとき、そのときに限り同等性が示されます。
"mee"
"mn"
"wald"
confInt
両方の比率が 0 または 1 のとき、Wald の分散は 0 になります。そのとき統計量は無限大になり、p 値は 0 または 1 になります。binomDiffCI の Wald 区間は、そこでは 1 点になるためです。
群 1 の成功数。
群 1 の試行回数。
群 2 の成功数。
群 2 の試行回数。
BinomDiffEquivalenceTestOptions を参照してください。margin は必須です。
margin
BinomDiffEquivalenceTestResult を参照してください。
次の場合に RangeError になります: 度数が整数でない、または 0 <= x <= n を満たさない場合、n > 0 でない場合、margin が (0, 1) の外にある場合、alpha が (0, 0.5) の外にある場合、または未知の method の場合。
const r = binomDiffEquivalenceTest(80, 100, 78, 100, { margin: 0.15 });r.pValues; // [0.0018937433499954864, 0.012899725361675841]r.pValue; // 0.012899725361675841r.confInt; // [-0.07557697533608577, 0.11553638647686569] (binomDiffCI, method "mn", 90%)r.result; // "rejected" コピー
const r = binomDiffEquivalenceTest(80, 100, 78, 100, { margin: 0.15 });r.pValues; // [0.0018937433499954864, 0.012899725361675841]r.pValue; // 0.012899725361675841r.confInt; // [-0.07557697533608577, 0.11553638647686569] (binomDiffCI, method "mn", 90%)r.result; // "rejected"
同等性マージン (margin) の範囲での、2 つの独立な比率 x1/n1 と x2/n2 の差の同等性の検定です。H01: p1 - p2 <= -margin と H02: p1 - p2 >= margin の 2 つの片側検定を、それぞれ水準
alphaで行い、両方が棄却されたときに同等性が示されます。R の関数ではありません (対象の R パッケージは、双対の区間 (DescTools::BinomDiffCI) を与えるか、一度に 1 つの限界だけを検定します)。限界の値 delta0 における統計量は z = (p1 - p2 - delta0) / sqrt(var) です。var は、p1 - p2 = delta0 の下での (p1, p2) の最尤推定値における p1 - p2 の分散です (Farrington and Manning 1990、
"mee")。既定の"mn"(Miettinen and Nurminen 1985) では、その分散に N/(N - 1) を掛けます。"wald"では、観測された比率における分散を使います。p 値は正規分布の裾の確率です。この検定は、同じ方法の binomDiffCI を水準 1 - 2 alpha で求めた区間と双対です。その区間 (confIntとして返されます) が (-margin, margin) の内側にあるとき、そのときに限り同等性が示されます。両方の比率が 0 または 1 のとき、Wald の分散は 0 になります。そのとき統計量は無限大になり、p 値は 0 または 1 になります。binomDiffCI の Wald 区間は、そこでは 1 点になるためです。