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关键概念:等价

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为什么要进行等效检验?

通常,统计检验是用来寻找差异的。但有时您的目标是证明两组数据是等效的。统计学上无显著差异"的结论不足以得出两种处理方法等效的结论。你确实需要重新考虑如何设置测试。

在大多数实验情况下,你的目标是证明一种治疗方法优于另一种治疗方法。但在某些情况下,你的目标恰恰相反--证明一种疗法与另一种疗法没有区别,任何区别都没有实际意义。这既可以是研究的全部目标(本示例显示一种药物的新配方与普通配方一样有效),也可以只是对照实验分析的目标,以证明一个系统的工作符合预期,然后再继续提出科学上有趣的问题。

标准统计检验不能用来检验等效性

标准统计检验不能用来检验等效性。

治疗方法之间 "无统计学显著差异"的结论,仅仅意味着你没有足够有力的证据来说服你两种治疗方法会导致不同的结果。这并不等于说两种结果是等同的。

差异 "统计学显著"的结论意味着您有强有力的证据证明差异不为零,但您不知道差异是否大到足以排除两种治疗方法功能等同的结论。

您必须确定差异必须有多大才能被视为具有科学或临床意义。

在任何实验中,当采用两种治疗方法时,你几乎总能看到结果上的一些差异。因此,问题不在于两种疗法是否会导致完全相同的结果。相反,问题在于结果是否足够接近,以至于在临床或科学上无法区分。到底有多近?我们无法笼统地回答这个问题。答案依赖于实验的科学或临床背景。

要问等效性的问题,首先必须定义一个您认为在科学或临床上微不足道的治疗效果范围。这是一个重要的决定,必须完全以科学或临床为依据。

您可以使用置信区间法或 P 值法检验等效性

已开发出用于检验等效性的统计方法。您可以使用置信区间法或 P 值法

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