TOST 허용 기준 및 샘플 크기안녕하세요,
과거 데이터를 분석하고 있으며 그룹 간에 의미 있는 동등성 허용 기준을 찾고 새 실험을 위한 샘플 크기를 계산해야 합니다. Practically equivalence 허용 기준을 어떻게 설정하고 DOE 샘플 크기 및 검정력 계산기 K를 사용하고 있습니다. 어떤 장래 수단을 입력해야 할까요.
감사합니다
Re: TOST 승인 기준 및 샘플 크기분석 > X로 Y 맞추기를 선택합니다. Y 역할에 측정값을 입력하고 X 역할에 그룹 표시기를 입력합니다. 확인을 클릭합니다. 빨간색 삼각형을 클릭하고 동등성 검정을 선택합니다. 실질적인 차이를 입력하고 확인을 클릭합니다. 이 결과가 나타납니다.
자세한 내용과 예제는 도움말 > 책 > 기본 분석을 참조하십시오.
Re: TOST 승인 기준 및 샘플 크기동등성 테스트를 위해 과거 데이터를 새로운 데이터와 비교하라는 질문을 완전히 받았습니다. DOE 경로를 통한 권장 방법은 적어도 내 지식으로는 다소 명확하지 않다고 생각합니다. 저도 비슷한 질문을 한 적이 있습니다.... 우리는 두 모집단에 대해 TOST를 사용해야 하며 일반 청중을 위한 그래픽 프레젠테이션을 원합니다. JMP에는 그렇게 하는 쉬운 방법이 없을 수 있습니까?
Re: TOST 승인 기준 및 샘플 크기제가 가장 최근에 보여드린 2표본 테스트 방법을 아무나 사용해서는 안된다고 생각합니다. 그 결과는 등가가 아니라 가정된 차이에 대한 것입니다. MINITAB과 수동 계산은 균형 설계를 가정한 한 모집단에 대한 표본 크기를 제공합니다. 계산을 JMP 스크립트로 구현했습니다.
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) );
신뢰도 95%, 검정력 95%, 표준편차 9.43, 유의차 10의 경우 N1 = N2 = 20이 됩니다.
결과는 하나의 샘플입니다. 다른 모집단의 표본 크기는 비율에 첫 번째 표본 크기를 곱한 것입니다. 비율은 균형 잡힌 설계의 경우 1입니다.
Re: TOST 승인 기준 및 샘플 크기양측 동등성 검정을 시도하고 있습니다.Minitab을 통해 실행했을 때 24개를 얻었습니다.또한 다음 공식을 사용했습니다. = (2*((-1.96 -1.6449)^2)*9.43^2 )/10^2 Excel에서 23.11을 얻었습니다.
JMP에서 이 정보를 얻을 수 있는 방법을 알려주십시오.
Re: TOST 승인 기준 및 샘플 크기*** 참고 1: 원래 답변을 업데이트했습니다. 둘 동등성에 대한 샘플 테스트. ***
*** 참고 2: 이 방법은 가정된 차이를 위한 것입니다. 그것은 아니다 동등성에 대한 샘플 크기를 계산하는 데 사용됩니다.
평균의 두 표본 테스트와 정확히 동일한 TOST 동등성에 대한 표본 크기를 결정한다고 생각합니다. 나는 편리한 종이가 없지만 (오래된 것입니다) 우리는 여기서 운이 좋으며 그들은 동일합니다. 선택하다 암사슴 > 설계 진단 > 샘플 크기 및 검정력 . 딸깍 하는 소리 두 표본 평균 아래와 같이 값을 입력한 다음 클릭 계속하다 샘플 크기(이 경우 각 그룹에 대해 49 또는 25)를 얻습니다.
다른 방법이 있는지 또는 이 방법을 사용할 수 있는지 내가 틀렸는지 확인할 기회가 생기면 더 조사하겠습니다.
Re: TOST 승인 기준 및 샘플 크기두 표본 동등성 검정의 표본 크기를 결정하고 싶습니다.
알파와 베타를 0.05로 하고 싶습니다.실질적인 차이는 <-10 또는 >10입니다. 내 표준 편차는 9.43입니다.
jmp에서 하나의 샘플 테스트 샘플 크기를 사용하여 이것을 어떻게 설정합니까?각 필드에 무엇을 입력해야 하는지 구체적으로 알려주십시오.
Re: TOST 승인 기준 및 샘플 크기정확히!
Re: TOST 승인 기준 및 샘플 크기감사합니다.
암사슴 > 설계 진단 > 샘플 크기 및 검정력 > 1표본 평균 그것은 또한 Std dev에 대해 나에게 묻습니다. 이것은 과거 데이터에서 나온 것입니까?
Re: TOST 승인 기준 및 샘플 크기물론 이 테스트에 대해 더 엄격한 기준을 설정할 수 있습니다. 그러나 TOST의 이러한 측면은 테스트에서 더 큰 의미(낮은 알파 수준)가 필요하다는 "더 엄격한"을 의미하지 않는 한 통계적인 문제가 아닙니다.
과거 데이터의 분포는 개별 결과를 나타냅니다. TOST는 모집단 평균의 테스트입니다. 과거 데이터를 사용하여 평균과 표준 편차를 추정할 수 있습니다.
사용 암사슴 > 설계 진단 > 샘플 크기 및 검정력 > 1표본 평균 . 샘플 크기는 TOST와 동일합니다. 탐지할 차이는 평균과 기준 한계 간의 차이입니다.
새 기준에 사용할 수 있도록 사양이 있습니다. 합리적인 안전 마진을 결정할 수 있습니다. 예를 들어 위의 예에서 50% 마진을 원하면 기준을 y > 9.95 및 y < 10.05로 설정합니다. 기준을 설정하기 위해 과거 데이터의 분포가 필요하지 않습니다.
Re: TOST 승인 기준 및 샘플 크기감사합니다,
나는 역사적 가치를 가지고 있고 모든 것이 사양 내에 있지만 사양보다 더 엄격한 동등성 허용 기준을 설정하여 예를 들어 두 개의 로트가 실질적으로 동등하다는 것을 보여주고 싶습니다. 과거 데이터 분포에서 규칙을 설정하는 엄격한 동등성 허용 기준을 설정할 수 있습니까?
또한 샘플 크기 계산기에서 테스트에 대한 샘플 크기를 설정해야 합니다(t-테스트에 샘플 크기 계산기를 사용할 수 있고 계산기에 입력하는 예상 평균은 무엇입니까).
Re: TOST 승인 기준 및 샘플 크기실질적으로 동등한 허용 기준은 통계적 신뢰 한계 또는 한계가 아닙니다. 사양과 마찬가지로 허용되지 않는 성능 또는 실패 기준을 기반으로 합니다. 예를 들어 재료, 부품 또는 장치의 특정 속성이 10의 0.1 내에 있어야 하며 그렇지 않으면 주장한 대로 작동하지 않는다고 결정할 수 있습니다. 실질적으로 동등한 허용 기준은 이 경우 y > 9.9 및 y < 10.1입니다. 따라서 귀하의 질문에 대한 답변은 사양에서 나온다는 것입니다.
귀하가 언급한 동등성 검정(TOST)은 허용 기준이 null을 정의하는 한 쌍의 가설 검정입니다. 가설:
H0: 평균 < 9.9 또는 평균 > 10.1
