圍繞非顯著效應的狹窄置信區間能否為無效提供證據？

假設不拒絕空值就意味著空值是真實的，這顯然是錯誤的。但是在沒有拒絕 null 並且相應的置信區間 (CI) 很窄並且以 0 為中心的情況下，這是否不能為 null 提供證據？

我有兩種想法：是的，在實踐中，這將提供證據表明效果或多或少為 0。但是，在嚴格的假設檢驗框架中，無效效果似乎根本無法用於推理，它們相應的 CI 也是如此。那麼當點估計值不顯著時，CI 的含義是什麼？它是否也無法用於推理，還是可以像前面的示例中那樣用於量化無效的證據？

鼓勵有學術參考的答案。

簡而言之：是的。

正如 Andy W 所寫，得出的結論是參數等於指定值（在您的情況下，效應大小等於 0），這是一個等效測試的問題。

在您的情況下，這個狹窄的置信區間實際上可能表明效果實際上為零，這意味著可能會拒絕等價的原假設。顯著等價於-level 通常由一個普通的-完全位於預先指定的等價區間內的置信區間。這個等價區間考慮到你可以忽略非常小的偏差，即這個等價區間內的所有效應大小都可以被認為實際上是等價的。（平等的統計檢驗是不可能的。）

請參閱 Stefan Wellek 的“Testing Statistical Hypotheses of Equivalence and Noninferiority”進一步閱讀，這是關於這個問題的最全面的書。

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/92740