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Critères d'acceptation TOST et taille de l'échantillon

Bonjour,

J'analyse des données historiques et j'ai besoin de trouver des critères d'acceptation d'équivalence significatifs entre les groupes et de calculer la taille de l'échantillon pour une nouvelle expérience. Comment puis-je définir des critères d'acceptation pratiquement équivalents et j'utilise le calculateur de taille d'échantillon et de puissance du DOE K signifie. Quel moyen prospectif devrais-je entrer.

Merci

Objet : Critères d'acceptation TOST et taille de l'échantillon

Sélectionnez Analyser > Ajuster Y par X. Saisissez la mesure dans le rôle Y et l'indicateur de regroupement dans le rôle X. Cliquez sur OK. Cliquez sur le triangle rouge et sélectionnez Test d'équivalence. Entrez la différence pratique et cliquez sur OK. Ce résultat apparaît :

 

 

Voir Aide > Livres > Analyse de base pour plus de détails et d'exemples.

Objet : Critères d'acceptation TOST et taille de l'échantillon

J'ai tout à fait compris la question qui a été posée - comparer les données historiques avec de nouvelles données pour le test d'équivalence. Je crois que la méthode recommandée via la route du DOE n'était pas claire du moins à ma connaissance. J'ai aussi posé la même question.... Nous devons utiliser TOST pour 2 populations et nous aimerions avoir une présentation graphique pour un public régulier. JMP n'a peut-être pas un moyen facile de le faire ?

Objet : Critères d'acceptation TOST et taille de l'échantillon

Je ne pense pas que quiconque devrait utiliser la méthode que j'ai montrée le plus récemment pour un test à deux échantillons. Ce résultat est pour la différence hypothétique, pas pour l'équivalence. MINITAB et votre calcul manuel fournissent la taille de l'échantillon pour une population en supposant un plan équilibré. J'ai implémenté le calcul en tant que script JMP :

alpha = 0.05;
beta = 1 - 0.95;
delta = 10;
sigma = 9.43;
ratio = 1;

z alpha = normal quantile( 1 - alpha );
z beta  = normal quantile( 1 - beta  );

n = Ceiling( ((1 + 1/ratio) * sigma^2 * (z alpha + z beta)^2) / (delta^2) );

Pour ce cas de confiance à 95 %, de puissance à 95 %, d'un écart type de 9,43 et d'une différence significative de 10, j'obtiens N1 = N2 = 20.

Le résultat est pour un échantillon. La taille de l'échantillon pour l'autre population est le rapport multiplié par la première taille de l'échantillon. Le rapport est de 1 pour une conception équilibrée.

Objet : Critères d'acceptation TOST et taille de l'échantillon

J'essaie de faire un test d'équivalence bilatéral.Lorsque je l'ai exécuté dans Minitab, j'ai obtenu 24.J'ai également utilisé la formule suivante = (2*((-1.96 -1.6449)^2)*9.43^2 )/10^2 dans Excel et j'ai obtenu 23.11.

Veuillez indiquer comment je peux l'obtenir auprès de JMP.

Objet : Critères d'acceptation TOST et taille de l'échantillon

*** REMARQUE 1 : J'ai mis à jour ma réponse d'origine, car elle ne traitait pas du deux test d'échantillon pour l'équivalence. ***

*** NOTE 2 : Cette méthode est pour une différence hypothétique. Cela devrait PAS être utilisé pour calculer la taille de l'échantillon pour l'équivalence.

Je crois que vous déterminez la taille de l'échantillon pour un TOST d'équivalence exactement de la même manière qu'un test à deux échantillons de la moyenne. Je n'ai pas le papier sous la main (c'est un vieux) mais nous avons de la chance ici et ce sont les mêmes. Sélectionner BICHE > Diagnostic de conception > Taille et puissance de l'échantillon . Cliquez sur Moyenne de deux échantillons et entrez vos valeurs comme indiqué ci-dessous, puis cliquez sur Continuer pour obtenir la taille de l'échantillon (49, ou 25 pour chaque groupe, dans ce cas).

J'enquêterai plus avant lorsque j'aurai l'occasion de déterminer s'il existe un autre moyen ou si je me suis trompé, vous pouvez utiliser cette méthode.

 

Objet : Critères d'acceptation TOST et taille de l'échantillon

Je souhaite déterminer la taille de l'échantillon pour un test d'équivalence à deux échantillons.

Je voudrais que l'alpha et le bêta soient de 0,05.Une différence pratique est <-10 ou >10. Mon écart type est de 9,43.

Comment pourrais-je configurer cela en utilisant la taille d'échantillon de test à un échantillon dans jmp?Pourriez-vous s'il vous plaît être précis quant à ce que je dois entrer dans chaque champ.

Objet : Critères d'acceptation TOST et taille de l'échantillon

Exactement!

Objet : Critères d'acceptation TOST et taille de l'échantillon

D'accord merci beaucoup,

BICHE > Diagnostic de conception > Taille et puissance de l'échantillon > Moyenne d'un échantillon il me demande également pour Std dev, est-ce à partir de données historiques ?

Objet : Critères d'acceptation TOST et taille de l'échantillon

Bien sûr, vous pouvez définir des critères plus stricts pour ce test. Cet aspect du TOST n'est cependant pas une question statistique, à moins que vous ne vouliez dire par "plus strict" que vous exigez une plus grande signification (niveau alpha inférieur) dans le test.

La distribution des données historiques fait référence aux résultats individuels. Le TOST est un test de la moyenne de la population. Les données historiques pourraient être utilisées pour estimer la moyenne et l'écart type.

Utiliser BICHE > Diagnostic de conception > Taille et puissance de l'échantillon > Moyenne d'un échantillon . Il s'avère que la taille de l'échantillon est la même que pour TOST. La différence à détecter est la différence entre la moyenne et la limite des critères.

Vous avez des spécifications afin que vous puissiez les utiliser pour vos nouveaux critères. Vous pourriez déterminer une marge de sécurité raisonnable. Par exemple, dans mon exemple ci-dessus, si je veux une marge de 50 %, je définirais mes critères comme y > 9,95 et y < 10,05. Vous n'avez pas besoin de la distribution des données historiques pour définir les critères.

Objet : Critères d'acceptation TOST et taille de l'échantillon

Merci,

J'ai des valeurs historiques et toutes sont conformes aux spécifications, mais je voudrais fixer des critères d'acceptation d'équivalence plus stricts que les spécifications, pour démontrer par exemple que deux lots sont pratiquement équivalents. Puis-je définir des critères d'acceptation d'équivalence stricts en définissant une règle à partir de la distribution des données historiques ?

Je dois également définir la taille de l'échantillon pour le test à partir du calculateur de taille d'échantillon (pourrais-je utiliser le calculateur de taille d'échantillon pour un test t et quels moyens prospectifs dois-je entrer dans le calculateur)

Objet : Critères d'acceptation TOST et taille de l'échantillon

Les critères d'acceptation pratiquement équivalents ne sont pas des bornes ou des limites de confiance statistiques. Comme les spécifications, elles sont basées sur des critères de performance ou de défaillance inacceptables. Vous pouvez, par exemple, déterminer qu'un attribut particulier du matériau, de la pièce ou de l'appareil doit être compris entre 0,1 et 10, sinon il ne fonctionnera pas comme annoncé. Les critères d'acceptation pratiquement équivalents sont y > 9,9 et y < 10,1 dans ce cas. Donc, la réponse à votre question est qu'ils proviennent de spécifications.

Le test d'équivalence que vous mentionnez (TOST) est une paire de tests d'hypothèse où les critères d'acceptation définissent le nul. hypothèse:

H0 : moyenne < 9,9 ou moyenne > 10,1