TOST の受け入れ基準とサンプルサイズこんにちは、
過去のデータを分析しており、グループ間の意味のある同等性許容基準を見つけて、新しい実験のサンプル サイズを計算する必要があります。 実質的同等性の許容基準を設定するにはどうすればよいですか。DOE のサンプル サイズと検出力の計算ツール K 平均を使用しています。 どの見込み手段を入力すればよいですか。
ありがとう
Re: TOST の受け入れ基準とサンプル サイズ[分析] > [Y を X に合わせる] を選択します。 Y の役割に測定値を入力し、X の役割にグループ化インジケータを入力します。 「OK」をクリックします。 赤い三角形をクリックして、等価性テストを選択します。 実際の違いを入力し、「OK」をクリックします。 次の結果が表示されます。
詳細と例については、「ヘルプ」>「ブック」>「基本分析」を参照してください。
Re: TOST の受け入れ基準とサンプル サイズ同等性テストのために過去のデータと新しいデータを比較するという質問は完全に理解できました。 DOE ルートで推奨される方法は、少なくとも私の知る限りではやや明確ではなかったと思います。 私も同様の質問をしたことがあります。... 2 つの母集団に対して TOST を使用する必要があり、一般の聴衆向けにグラフィカルなプレゼンテーションを行いたいと考えています。 JMP にはそれを行う簡単な方法がないのではないでしょうか?
Re: TOST の受け入れ基準とサンプル サイズ私が最近示した方法を 2 つの標本テストに使用すべき人はいないと思います。 その結果は、同等性ではなく、仮説上の差異に関するものです。 MINITAB と手計算により、バランスの取れた計画を仮定した 1 つの母集団のサンプル サイズが得られます。 計算を JMP スクリプトとして実装しました。
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) );
このケースでは、信頼度 95%、検出力 95%、標準偏差 9.43、有意差 10 となり、N1 = N2 = 20 となります。
結果は 1 つのサンプルについてのものです。 他の母集団のサンプル サイズは、比率に最初のサンプル サイズを掛けたものです。 バランスの取れたデザインの場合、比率は 1 です。
Re: TOST の受け入れ基準とサンプル サイズ両側等価性テストを実行しようとしています。Minitab で実行したところ、24 が得られました。また、Excel で次の数式 = (2*((-1.96 -1.6449)^2)*9.43^2 )/10^2 を使用したところ、23.11 が得られました。
JMP からこれを入手する方法を教えてください。
Re: TOST の受け入れ基準とサンプル サイズ*** 注 1: 元の返信では問題に対処していなかったので、更新しました。二同等性を確認するためのサンプルテスト。 ***
*** 注 2: この方法は、仮説上の差異を対象としています。 それはすべきですない同等性のサンプルサイズを計算するために使用されます。
私は、同等性の TOST のサンプル サイズを、平均の 2 つのサンプル検定とまったく同じように決定すると信じています。 手元にその紙がありませんが（古いものです）、ここでは幸運なことに、それらは同じです。 選択するエネルギー省>設計診断>サンプルサイズと検出力。 クリック2 つのサンプルの平均以下に示すように値を入力し、クリックします。続くサンプル サイズ (この場合は各グループにつき 49、または 25) を取得します。
別の方法があるかどうか、またはこの方法を使用できるという私が間違っていたかどうかを判断する機会があれば、さらに調査します。
Re: TOST の受け入れ基準とサンプル サイズ2 つのサンプル同等性検定のサンプル サイズを決定したいと考えています。
アルファとベータを0.05にしたいと思います。実際の違いは、-10 未満または >10 です。私の標準偏差は9.43です。
jmp の 1 サンプル テストのサンプル サイズを使用してこれを設定するにはどうすればよいですか?各フィールドに何を入力すればよいか具体的に教えてください。
Re: TOST の受け入れ基準とサンプル サイズその通り！
Re: TOST の受け入れ基準とサンプル サイズはい、ありがとうございます。
エネルギー省>設計診断>サンプルサイズと検出力> 1 つのサンプルの平均値また、標準開発についても尋ねられますが、これは過去のデータからのものですか?
Re: TOST の受け入れ基準とサンプル サイズもちろん、このテストにはさらに厳しい基準を設定することもできます。 ただし、TOST のこの側面は、テストでより大きな有意性 (より低いアルファ レベル) を必要とすることを「より厳格に」意味する場合を除き、統計的な問題ではありません。
過去のデータの分布は個々の結果を指します。 TOST は母集団の平均値の検定です。 過去のデータを使用して、平均と標準偏差を推定できます。
使用エネルギー省>設計診断>サンプルサイズと検出力> 1 つのサンプルの平均値。 サンプルサイズはTOSTの場合と同じであることがわかります。 検出する差は、平均と基準限界の差です。
仕様があるので、それを新しい基準に使用できます。 適切な安全マージンを決定できます。 たとえば、上記の例では、50% のマージンが必要な場合、基準を y > 9.95 および y < 10.05 に設定します。 基準を設定するために履歴データの分布は必要ありません。
Re: TOST の受け入れ基準とサンプル サイズありがとう、
過去の値があり、すべて仕様の範囲内にありますが、仕様よりも厳しい同等性許容基準を設定して、たとえば 2 つのロットが実質的に同等であることを実証したいと考えています。 履歴データの分布からルールを設定して、厳格な同等性許容基準を設定できますか?
また、サンプル サイズ計算機からテストのサンプル サイズを設定する必要があります (t 検定にサンプル サイズ計算機を使用できますか?また、計算機にどの予想平均を入力すればよいですか)
Re: TOST の受け入れ基準とサンプル サイズ実質的に同等の許容基準は、統計的な信頼限界や限界ではありません。 仕様と同様に、これらは許容できないパフォーマンスまたは障害基準に基づいています。 たとえば、材料、部品、またはデバイスの特定の属性が 0.1/10 以内でなければならず、そうでない場合は要求どおりに機能しないと判断する場合があります。 この場合、実質的に同等の許容基準は y > 9.9 および y < 10.1 です。 したがって、あなたの質問に対する答えは、それらは仕様から来ているということです。
あなたが言及した同等性検定（TOST）は、許容基準がヌルを定義する一対の仮説検定です。仮説：
H0: 平均 < 9.9 または平均 > 10.1
