这$1-2\alpha$不是因为您分别计算每个组的 CI。这是因为您分别计算了上端和下端的“不等价”。参数$\theta$位于等价区间$[\epsilon_L, \epsilon_U]$当且当

每个零件都通过水平的单面测试单独测试$1-\alpha$. 只有当两个检验都显着时，我们才能得出等价的结论。（这是非常直观的交并联合原理。）将其转换为单个置信区间，我们必须删除$\alpha$来自 CI 的上概率质量和下概率质量。所以我们最终得到$1-2\alpha$. TOST-CI 只是单侧 CI 的交集。

顺便说一句，仍然可以使用$1-\alpha$CI，但它会不必要地保守。

这个问题的答案是 90% 是可能的，因为一个合乎逻辑的事实使得这种信心“奖励”成为可能。在 TOST 程序中，在 5% 的水平上进行了两次单尾检验。1 类错误率仍然保持在 5%，因为如果一个测试决定是 1 类错误，那么另一个测试决定不再是 1 类错误。例如，如果一个测试错误地声明差异大于 -3（即实际上它小于 -3），另一个测试它是否小于 3 的测试不能产生类型 1 错误，因为该值实际上是小于 3。