Criteri di accettazione TOST e dimensione del campioneCiao,
Sto analizzando i dati storici e ho bisogno di trovare criteri di accettazione di equivalenza significativi tra i gruppi e calcolare la dimensione del campione per un nuovo esperimento. Come posso impostare i criteri di accettazione dell'equivalenza pratica e sto usando il calcolatore di dimensioni e potenza del campione DOE K significa. Quale potenziale mezzo dovrei inserire.
Grazie
Ri: Criteri di accettazione TOST e dimensione del campioneSeleziona Analizza > Stima Y per X. Immettere la misura nel ruolo Y e l'indicatore di raggruppamento nel ruolo X. Fare clic su OK. Fare clic sul triangolo rosso e selezionare Test di equivalenza. Immettere la differenza pratica e fare clic su OK. Questo risultato appare:
Vedi Aiuto > Libri > Analisi di base per maggiori dettagli ed esempi.
Ri: Criteri di accettazione TOST e dimensione del campioneHo risposto perfettamente alla domanda che è stata posta: confrontare i dati storici con i nuovi dati per il test di equivalenza. Credo che il metodo consigliato attraverso il percorso DOE non fosse in qualche modo chiaro almeno per quanto ne so. anch'io ho fatto la stessa domanda.... Dobbiamo utilizzare TOST per 2 popolazioni e vorremmo avere una presentazione grafica per un pubblico regolare. JMP potrebbe non avere un modo semplice per farlo?
Ri: Criteri di accettazione TOST e dimensione del campioneNon penso che qualcuno dovrebbe usare il metodo che ho mostrato di recente per un test a due campioni. Quel risultato è per la differenza ipotizzata, non per l'equivalenza. MINITAB e il tuo calcolo manuale forniscono la dimensione del campione per una popolazione assumendo un design bilanciato. Ho implementato il calcolo come uno 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) );
Per questo caso di confidenza del 95%, potenza del 95%, una deviazione standard di 9,43 e una differenza significativa di 10, ottengo N1 = N2 = 20.
Il risultato è per un campione. La dimensione del campione per l'altra popolazione è il rapporto moltiplicato per la prima dimensione del campione. Il rapporto è 1 per un design equilibrato.
Ri: Criteri di accettazione TOST e dimensione del campioneSto cercando di fare un test di equivalenza a due lati.Quando l'ho eseguito su Minitab ho ottenuto 24.Ho anche usato la seguente formula = (2*((-1.96 -1.6449)^2)*9.43^2 )/10^2 in Excel e ho ottenuto 23.11.
Si prega di avvisare come posso ottenerlo da JMP.
Ri: Criteri di accettazione TOST e dimensione del campione*** NOTA 1: ho aggiornato la mia risposta originale perché non affrontava il problema due test campione per l'equivalenza. ***
*** NOTA 2: Questo metodo è per una differenza ipotizzata. Dovrebbe NON essere utilizzato per calcolare la dimensione del campione per l'equivalenza.
Credo che tu determini la dimensione del campione per un TOST di equivalenza esattamente come un test a due campioni della media. Non ho la carta a portata di mano (è vecchia) ma siamo fortunati qui e sono uguali. Selezionare DAI > Diagnostica del progetto > Dimensione e potenza del campione . Clic Media di due campioni e inserisci i tuoi valori come mostrato di seguito, quindi fai clic Continua per ottenere la dimensione del campione (49, o 25 per ciascun gruppo, in questo caso).
Indagherò ulteriormente quando avrò la possibilità di determinare se esiste un altro modo o se ho sbagliato a utilizzare questo metodo.
Ri: Criteri di accettazione TOST e dimensione del campioneVoglio determinare la dimensione del campione per un test di equivalenza di due campioni.
Vorrei che alfa e beta fossero 0,05.Una differenza pratica è <-10 o >10. La mia deviazione standard è 9,43.
Come lo imposterei utilizzando la dimensione del campione di un campione di prova in jmp?La prego di essere specifico su cosa devo inserire in ogni campo.
Ri: Criteri di accettazione TOST e dimensione del campioneEsattamente!
Ri: Criteri di accettazione TOST e dimensione del campioneOk molte grazie,
DAI > Diagnostica del progetto > Dimensione e potenza del campione > Media di un campione mi chiede anche Std dev, proviene da dati storici?
Ri: Criteri di accettazione TOST e dimensione del campioneOvviamente puoi impostare criteri più rigorosi per questo test. Questo aspetto del TOST non è una questione statistica, tuttavia, a meno che non si intenda per "più rigoroso" che si richieda una maggiore significatività (livello alfa inferiore) nel test.
La distribuzione dei dati storici è riferita ai singoli esiti. Il TOST è un test della media della popolazione. I dati storici potrebbero essere utilizzati per stimare la media e la deviazione standard.
Utilizzo DAI > Diagnostica del progetto > Dimensione e potenza del campione > Media di un campione . Si scopre che la dimensione del campione è la stessa di TOST. La differenza da rilevare è la differenza tra la media e il limite dei criteri.
Hai delle specifiche in modo da poterle utilizzare per i tuoi nuovi criteri. Potresti determinare un ragionevole margine di sicurezza. Ad esempio, nel mio esempio precedente, se desidero un margine del 50%, imposterei i miei criteri come y > 9,95 e y < 10,05. Non è necessaria la distribuzione dei dati storici per impostare i criteri.
Ri: Criteri di accettazione TOST e dimensione del campioneGrazie,
Ho valori storici e tutti rientrano nelle specifiche, ma vorrei stabilire criteri di accettazione dell'equivalenza più rigorosi delle specifiche, per dimostrare per esempio che due lotti sono praticamente equivalenti. Posso stabilire severi criteri di accettazione dell'equivalenza stabilendo una regola dalla distribuzione dei dati storici?
Inoltre ho bisogno di impostare la dimensione del campione per il test dal calcolatore della dimensione del campione (posso usare il calcolatore della dimensione del campione per un t-test e quali mezzi prospettici inserisco nella calcolatrice)
Ri: Criteri di accettazione TOST e dimensione del campioneI criteri di accettazione praticamente equivalenti non sono limiti o limiti di confidenza statistica. Come le specifiche, si basano su prestazioni inaccettabili o criteri di errore. Potresti, ad esempio, determinare che un particolare attributo del materiale, della parte o del dispositivo deve essere compreso tra 0,1 e 10, altrimenti non funziona come dichiarato. I criteri di accettazione praticamente equivalenti sono y > 9,9 e y < 10,1 in questo caso. Quindi la risposta alla tua domanda è che provengono da specifiche.
Il test di equivalenza che hai citato (TOST) è una coppia di test di ipotesi in cui i criteri di accettazione definiscono il nulla. ipotesi:
H0: media < 9,9 o media > 10,1
