同等性の 2 つの片側 t 検定 (TOST)、または最小効果検定 (1 標本、2 標本、対応のある標本)、標準化平均差とその区間も求めます。R の TOSTER::t_TOST() と同等です。
TOSTER::t_TOST()
hypothesis: "EQU" (既定) の場合、同等性 (低い限界 < 差 < 高い限界) は、水準 alpha で示されます。下限の検定 (対立仮説 "greater") と上限の検定 (対立仮説 "less") の両方が棄却するときに示されます。p 値は、この 2 つのうち大きいほうです。"MET" の場合は対立仮説が逆になり、p 値は小さいほうになります。効果は、差から mu を引いたものです。2 標本では mean(x) - mean(y) - mu (Welch または併合分散)、対応のある標本では x - y の平均から mu を引いたもの、1 標本では x の平均から mu を引いたものです。限界、生の推定値と区間、および標準化した差は、いずれもこの効果に対するものです。区間は 1 - 2 alpha の区間です (既定の alpha 0.05 では 90%)。
hypothesis: "EQU"
"MET"
mu
標準化した差は、Hedges の g です (biasCorrection を指定しない場合は Cohen の d)。Welch の検定では、平均した標準偏差 sqrt((s1² + s2²)/2)、varEqual では併合標準偏差、対応のある標本では差の標準偏差 (d_z、rmCorrection の場合は d_rm)、glass を指定した場合は 1 つの標本の標準偏差、1 標本の場合は標準偏差を使います。区間は、非心 t 分布 ("nct"、正確な求根で求める。TOSTER の最適化は約 1e-9 の精度) による区間、Goulet-Pelletier と Cousineau の区間 ("goulet")、または t か正規の分位点を使った g -+ q se ("t"、"z") です。
biasCorrection
sqrt((s1² + s2²)/2)
varEqual
rmCorrection
glass
"nct"
"goulet"
g -+ q se
"t"
"z"
TOSTER との違い (oracle/methodcomparison-behaviour.md の判断 20 から 23): mu はどこでも差し引かれます (TOSTER は差そのものに対して限界を検定し、差の生の区間を与え、2 標本の SMD には差に mu を足したものを、対応のある SMD には mu を引かないものを使います)。1 標本の "t" と "z" の標準化した差の区間は、1 - 2 alpha の区間です (TOSTER では 1 - alpha)。TOSTER の注記は警告になります。alpha は (0, 0.5) の範囲でなければなりません。mu が 0 の場合は、最後の 3 つだけが適用されます。
2 つの観測値 (自由度 1) の場合、Hedges の補正 J(1) は 0 です。そのため、小標本補正をした標準化した差は 0 になり (その "nct" の区間も)、標準誤差や区間の一部は、TOSTER の式どおり NaN または無限大になります。
標本です (NaN の値は除かれます。対応のある標本では、NaN を含む対を除きます)。
Optional
2 つ目の標本です (1 標本の場合は省略します)。
TTOSTOptions を参照してください。同等性の限界は必須です。
TTOSTResult を参照してください。
限界がない場合、オプションの型が誤っている場合、または数値の配列でない標本 (null や文字列を含むもの) の場合は TypeError。無限大の値、alpha が (0, 0.5) の外、有限でない限界や順序が逆の限界、未知の選択肢、標本の観測値が 2 つ未満の場合は RangeError。t 検定の観測値が少なすぎる場合、またはデータがほぼ定数の場合は Error。
null
const r = tTOST([5.1, 4.9, 5.6, 5.8, 6.0, 5.4, 5.2, 6.1], [5.3, 5.0, 5.5, 5.7, 5.9, 5.2, 4.8, 5.6, 5.0], { eqb: 0.5 });r.pValue; // 0.06280707532313813r.raw.confInt; // [-0.16777332363212605, 0.5261066569654603] (90%)r.smd.label; // "Hedges's g(av)" コピー
const r = tTOST([5.1, 4.9, 5.6, 5.8, 6.0, 5.4, 5.2, 6.1], [5.3, 5.0, 5.5, 5.7, 5.9, 5.2, 4.8, 5.6, 5.0], { eqb: 0.5 });r.pValue; // 0.06280707532313813r.raw.confInt; // [-0.16777332363212605, 0.5261066569654603] (90%)r.smd.label; // "Hedges's g(av)"
同等性の 2 つの片側 t 検定 (TOST)、または最小効果検定 (1 標本、2 標本、対応のある標本)、標準化平均差とその区間も求めます。R の
TOSTER::t_TOST()と同等です。hypothesis: "EQU"(既定) の場合、同等性 (低い限界 < 差 < 高い限界) は、水準 alpha で示されます。下限の検定 (対立仮説 "greater") と上限の検定 (対立仮説 "less") の両方が棄却するときに示されます。p 値は、この 2 つのうち大きいほうです。"MET"の場合は対立仮説が逆になり、p 値は小さいほうになります。効果は、差からmuを引いたものです。2 標本では mean(x) - mean(y) - mu (Welch または併合分散)、対応のある標本では x - y の平均から mu を引いたもの、1 標本では x の平均から mu を引いたものです。限界、生の推定値と区間、および標準化した差は、いずれもこの効果に対するものです。区間は 1 - 2 alpha の区間です (既定の alpha 0.05 では 90%)。標準化した差は、Hedges の g です (
biasCorrectionを指定しない場合は Cohen の d)。Welch の検定では、平均した標準偏差sqrt((s1² + s2²)/2)、varEqualでは併合標準偏差、対応のある標本では差の標準偏差 (d_z、rmCorrectionの場合は d_rm)、glassを指定した場合は 1 つの標本の標準偏差、1 標本の場合は標準偏差を使います。区間は、非心 t 分布 ("nct"、正確な求根で求める。TOSTER の最適化は約 1e-9 の精度) による区間、Goulet-Pelletier と Cousineau の区間 ("goulet")、または t か正規の分位点を使ったg -+ q se("t"、"z") です。TOSTER との違い (oracle/methodcomparison-behaviour.md の判断 20 から 23):
muはどこでも差し引かれます (TOSTER は差そのものに対して限界を検定し、差の生の区間を与え、2 標本の SMD には差に mu を足したものを、対応のある SMD には mu を引かないものを使います)。1 標本の"t"と"z"の標準化した差の区間は、1 - 2 alpha の区間です (TOSTER では 1 - alpha)。TOSTER の注記は警告になります。alpha は (0, 0.5) の範囲でなければなりません。muが 0 の場合は、最後の 3 つだけが適用されます。2 つの観測値 (自由度 1) の場合、Hedges の補正 J(1) は 0 です。そのため、小標本補正をした標準化した差は 0 になり (その
"nct"の区間も)、標準誤差や区間の一部は、TOSTER の式どおり NaN または無限大になります。