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Minitab檢驗方式對比:等價檢驗 VS 顯著性檢驗

MinitabUG ? 來源:MinitabUG ? 作者:MinitabUG ? 2022-08-01 14:21 ? 次閱讀
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傳統(tǒng)顯著性檢驗用于推斷樣本所代表的總體均值是否相等,它的檢驗假設為樣本來自同一總體(即總體均值相等)。在應用中,顯著性檢驗結果不能評價差別的大小,也不能說明差別是否有實際意義,所謂差別顯著是指在統(tǒng)計學理論上認為樣本來自不同的總體。另外顯著性檢驗在均值差異性比較中也存在一定的局限性,下面我們以雙樣本t檢驗為例來說明。

顯著性檢驗的局限性

我們看到下表1中兩種測試方法得到的數(shù)據(jù),希望比較兩種測試方法得到的結果是否一致(等效)。

poYBAGLnb-iAL_TjAABDsBMw9L0046.png

可能首先想到的方法就是用雙樣本t檢驗,我們來試試看(前提條件驗證略)。

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pYYBAGLnb_2Abeo8AABgvCE9zPI854.png

pYYBAGLncAKAXwF3AADmn-A2BKY038.png


雙樣本t檢驗的結果顯示,P=0.001<0.05,所以我們得到的結論是:兩種測試方法的結果是有顯著性差異的。拒絕是有說服力的,所以我們也不用擔心犯第二類錯誤。

現(xiàn)在我們再來看看下表2中兩種測試方法的數(shù)據(jù),也想來比較有沒有顯著性差異。

poYBAGLncAmAUc34AAArPK0KZ9I184.png


同理,我們也來執(zhí)行雙樣本t檢驗(前提條件驗證略),得到如下結果。

poYBAGLncBCAMArBAABOtUyQvxk726.png


雙樣本t檢驗的結果顯示,P=0.081>0.05,所以我們得到的結論是:兩種測試方法的結果無顯著性差異的,即不拒絕原假設。不拒絕是沒有說服力的,可能是樣本量不夠?qū)е碌模ńㄗh做功效與樣本量的計算)。

基于以上分析,總結如下:

pYYBAGLncByAfzIUAABpVAaGBIQ890.png


但是,如果你仔細去看一看表1和表2中的數(shù)據(jù),有沒有發(fā)現(xiàn)表1中兩種測試方法結果差異比較?。ǖp樣本t檢驗結果P=0.001<0.05),表2中兩種測試方法結果差異比較大(但雙樣本t檢驗結果P=0.081>0.05),注意,這不是錯覺,這是t檢驗本身存在的局限性。

為什么這么說,我們以表2中數(shù)據(jù)(兩總體標準差未知但相等)為例來看看t檢驗的基本原理。

poYBAGLncCKAU1ffAAAZtwUcJMw059.png

poYBAGLncCiAMz-RAAA8OIqmC4Y561.png

T=2.32小于拒絕域臨界值2.776,及檢驗統(tǒng)計量T落在非拒絕域(白色區(qū)域),故不拒絕原假設。換句話說,如果想拒絕原假設(得到兩種測試方法有顯著差異的結論),就需要檢驗統(tǒng)計量T值(絕對值)足夠大,大到超過2.776,那么怎么做才能實現(xiàn)呢?通過后臺公式我們能發(fā)現(xiàn)只需要:樣本量足夠大且/或合并標準差SP足夠小。

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其實這是一個有悖邏輯的發(fā)現(xiàn),因為如果真的如此的話,那我以后直接選擇擺爛不就可以嗎(樣本量少抽一點,測量變異搞大點,這樣越不容易得到有顯著差異)。

等價檢驗

從功能和實用意義上來講,產(chǎn)品之間存在微小差異并不總是十分重要。例如,在200 mg的藥物劑量中,相差1mg不會產(chǎn)生任何實際效應,那如果我想證明藥物劑量不同對療效是相同的或相近的,又該如何去驗證呢?可不可以用顯著性檢驗的方法(如t檢驗)?

顯著性檢驗確定備擇假設的方法是“想證明什么結論就把它放在備擇假設上”,那能否把相等的結論放在備擇假設上,如H0:μ≠μ0, H1: μ=μ0很遺憾,統(tǒng)計學中不可能處理這種“原假設是某個范圍,而備擇假設只是一個單點”的情況,只能處理備擇假設為

H1:|μ-μ0|<△

H1: μ1<μ<μ2

其中μ1=μ0-△,μ2=μ0+△

這類檢驗問題稱為等價檢驗(equivalence test)問題,也稱等效性檢驗問題。其中(μ1,μ2)稱為等價區(qū)間。它的原假設和備擇假設為:

H0:μ<μ1或μ>μ2 H1:μ1≤μ≤μ2

等價檢驗實際上是雙單側(cè)假設檢驗(TOST),當左右兩邊的原假設同時被拒絕時才能認為原假設不成立。

pYYBAGLncE6AWT_YAACXxauGNp0049.png

等價檢驗 VS 顯著性檢驗

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等價檢驗與顯著性檢驗比較如上圖,下面我們通過一個具體案例來說明一下(案例來自于藍皮書第三版P161)。

示例:在焊接電路板的過程中,焊錫膏的涂抹厚度是關鍵的控制量之一。工藝標準要求涂抹厚度的均值是60微米,均值偏差在5微米內(nèi)?,F(xiàn)在收集了25個焊點上的焊錫膏涂抹厚度。我們希望驗證,涂抹厚度均值是60微米嗎?涂抹厚度均值是落在(55,65)之內(nèi)嗎?

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我們先來看看如果是用顯著性檢驗(單樣本t檢驗)會得到什么結果。

poYBAGLncGuAU8fsAABEiK47KC0925.png

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pYYBAGLncHKACBEaAAAi7qqwZxs087.png

由于P值為0.111,因此無法拒絕原假設,也就是說沒有充分的理由否認焊錫膏涂抹厚度均值為60。但“不否認”還不是明確的說明“均值就是60微米”的有說服力的結論。如果需要進一步確定“均值就是60微米”,或者更進一步判斷其均值是否落入(55,65),則只能使用單樣本等價檢驗方法(注意:即使是等價檢驗對于備擇假設只是一個單點也是無能為力的)。

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正如Minitab告訴你的,不能認為是等價的,即焊錫膏涂抹厚度均值可以認為是60微米,但未落在(55,65)之內(nèi),即精確度未達到誤差小于5微米的水平。

那如果允許誤差放大些,比如說(50,70),結果就可以認為是等價的了。

pYYBAGLncJSAVhj8AAAw-pagP3g799.png


請注意,我在這里不得不說明一下,千萬不要說為了得到等價的結論而去改等價區(qū)間,我在這里修改只是為了說明問題,我們在實際工作一定是要事先指定好等價區(qū)間范圍(防止扯皮)。

小結

要在等價檢驗和標準t檢驗之間進行選擇,請考慮您希望證明或說明的內(nèi)容。如果您希望證明兩個均值相等或者證明均值等于目標值,而且您可以確切地定義在所屬領域中屬于重要差值的差值大小,則您可能希望使用等價檢驗,而不是標準t檢驗。

審核編輯 黃昊宇

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