統計的有意性を定量化する方法は？

私は統計学に比較的慣れていないので、私の質問は完全に誤解されているかもしれません。私は自分のアルゴリズムを他のものと比較してテストしています。出力は同一ではありませんが、違いが「統計的に取るに足らない」ことを示したいと思います。私の主張をするために、これをどのように定量化できますか？

correlation statistical-significance dataset

— Adam_G
ソース

それは、扱うデータの種類とサンプルの大きさによって異なります。投稿を編集して、より詳細な回答を含めることができますか？

— naught101 2012年

同等性テストは、非同等性を拒否するように粉末化されています。それはあなたに力を与えるのに十分な大きさのサンプルサイズを選ぶことを強います。小さなサンプルで帰無仮説と対立仮説を逆にしないと、差がないという帰無仮説を棄却する変更はほとんどありません。しかし、拒否しないことは、力がないために受け入れることと同じではありません。そのため、Blackwelderは非等値を帰無仮説とし、同値を示すにはnullを拒否する必要があります。

— マイケルR.チェニック、

帰無仮説は、平均値の差が指定されたデルタ（等価のウィンドウ）よりも大きいということに注意してください。

— マイケルR.チェニック、

2つのグループを比較していて、有意差を示さない場合、これは等価性テストと呼ばれます。それは本質的に帰無仮説と対立仮説を逆にします。考え方は、等価のウィンドウと呼ばれる重要でない間隔を定義することです。これは、ジェネリック医薬品が上市済み医薬品の適切な代替品であることを示すためによく使用されます。これについて読む良い資料は、臨床試験における「帰無仮説の証明」と題されたウィリアム・ブラックウェルダーの論文です。

— マイケル・R・チェニック
ソース

マイケル、ありがとう。データを「重要」または「重要でない」と宣言する前に、もう少し作業を行う必要があると思います。私はこれを調査し始めます、そして私がフォローアップ質問があるかどうか皆さんに知らせます、それは私が確信していると確信しています。

— Adam_G、2012年

最後のコメントだけです。片側バージョンの等価性は非劣性と呼ばれます。多くの場合、製薬会社は、それがそれほど悪くない限り（非劣性のウィンドウであるデルタによって定義される）、市販の競合他社ほど有効でなくてもよい、いわゆる「私も」の薬を市場に出すことができます。。これは、INRが監視有する必要はない抗凝固剤の場合、一日あたりかなど、より少ない用量のように、消費者に製品提供しているため他のいくつかの利点を行うことができます。

— マイケルR. Chernick