An equivalence testing procedure for multiple means and its behavior

Abstract

We explore the behavior of a general testing procedure of showing equivalence simultaneously between multiple means and a control mean proposed by Sung (1997), which is motivated by bioequivalence studies being conducted in pharmaceutical industries and regulartory agencies such as the U. S . Food and Drug Administration (FDA). We investigate performance of the test by observing, in particular, the small sample behavior of the probability of rejection curves and assess its performance for an equivalence testing procedure through the Monte-Carlo simulation. And we also suggest proper sample sizes for the equivalence testing procedure. ;전통적인 통계 추론에서 귀무 가설의 기각은 귀무가설의 옳음에 대한 증명이 되지는 못한다. 따라서 분석자의 목적이 귀무가설의 기각이 아니라 귀무가설의 옳음을 보이는 것이라면 전통적인 통계 검증 방법으로는 모순이 생기게 된다. 이러한 모순의 해결 방법의 하나로 약학 분야에서는 생물학적인 동등성 검증 방법(bioequivalence test)을 채택하여 시행해 왔으며, 이러한 검증 방법에 대한 많은 논의가 있어 왔다. 본 논문에서는 약학 분야와 FDA같은 기관들에서 시행하고 있는 생물학적 동등성 검증의 개념을 도입하여 고안된 다표본에서의 동등성 검증을 위한 테스트를 소개하고 그 성능을 몬테칼로 시뮬레이션을 통해 살펴본다. 특히 기각 확률 곡선에서의 소표본의 기각 확률을 살펴보고 그 성능을 사정해 본다. 또한 동등성 검증에 적절한 표본의 크기도 제시한다.