Äquivalenztesten Equivalence Testing
Definition
Äquivalenztests bewerten statistisch die Nullhypothese, dass ein bestimmter Effekt ein Minimalkriterium überschreitet, um als bedeutsam eingestuft zu werden. Die Ablehnung der Nullhypothese ist somit ein Beweis für das Fehlen eines (bedeutsamen) Effekts. Äquivalenztests basieren auf der frequentistischen Statistik und funktionieren durch die Festlegung von Äquivalenzgrenzen: einer unteren und einer oberen Grenze, die die kleinste interessierende Effektgröße widerspiegeln. Anschließend werden zwei einseitige t-Tests gegen jede dieser Äquivalenzgrenzen durchgeführt, um festzustellen, ob als bedeutsam erachteten Effekte abgelehnt werden können (siehe Schuirmann, 1972; Lakens et al., 2018; 2020).
Referenzen:
- Lakens, D., Scheel, A. M., & Isager, P. M. (2018). Equivalence testing for psychological research: A tutorial. Advances in Methods and Practices in Psychological Science, 1(2), 259–269. https://doi.org/10.1177/2515245918770963
- Lakens, D., McLatchie, N., Isager, P. M., Scheel, A. M., & Dienes, Z. (2020). Improving inferences about null effects with Bayes factors and equivalence tests. The Journals of Gerontology: Series B, 75(1), 45–57. https://doi.org/10.1093/geronb/gby065
- Schuirmann, D. J. (1987). A comparison of the two one-sided tests procedure and the power approach for assessing the equivalence of average bioavailability. Journal of Pharmacokinetics and Biopharmaceutics, 15, 657–680. https://doi.org/10.1007/BF01068419
Ursprünglich verfasst von: Charlotte R. Pennington
Überprüft von: Bradley Baker, James E. Bartlett, Jamie P. Cockcroft, Tobias Wingen, Flávio Azevedo
Übersetzt von: Susanne Vogel
Übersetzung überprüft von: Helena Hartmann, Jennifer Mattschey
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