单样本等效检验

功效和样本数量
功效分析 - 差异

  

如果指定您的样本数量和要达到的功效，则 Minitab 会计算出允许的最大差异。样本数量越大，差异就越接近您的等效限制。

输出示例

 

单样本等价检验
 
差值的功效:   检验均值 - 目标值
原假设:       差值 ≤ -0.42 或差值 ≥ 0.42
备择假设:     -0.42 < 差值 < 0.42
α 水平:      0.05
假定的标准差: 0.732
 
 
样本
数量  功效       差值
  28   0.9          *
  40   0.9  -0.071272
  40   0.9   0.071272
  60   0.9  -0.140212
  60   0.9   0.140212
 100   0.9  -0.204306
 100   0.9   0.204306
                                

解释

零食袋分析表明，如果有 28 个观测值，则无论差异大小如何，都无法达到可断定等效的功效 0.9。分析还显示：

·    当有 40 个观测值时，如果差异大约在 -0.07 和 0.07 之间，则您的功效至少为 0.9。

·    当有 60 个观测值时，如果差异大约在 -0.14 和 0.14 之间，则您的功效至少为 0.9。

·    当有 100 个观测值时，如果差异大约在 -0.20 和 0.20 之间，则您的功效至少为 0.9。

功效曲线是直观表示样本数量与差异（您能接受且仍能断定等效）之间的关系的有效方式。