Test d'équivalence lorsque les variances sont inégalesExiste-t-il une méthode intégrée (ou une méthode simple de script) pour tester l'équivalence des moyennes avec une procédure similaire à TOST lorsque les variances des groupes sont inégales (résultat significatif du test approprié dans le rapport "Unequal Variances" de JMP).
Je suppose que puisque la procédure TOST qui fait partie de l'option "Equivalence Test" de JMP dans la plate-forme Fit Y by X repose sur deux tests t, la variance est regroupée par défaut.
Merci.
Re : Test d'équivalence lorsque les variances sont inégalesCe n'est souvent pas énorme, mais dans certains cas, cela peut faire passer les résultats TOST d'une signification inférieure à 0,05 à une valeur supérieure. Je me rends compte que des aspects de l'approche TOST, tels que la définition du seuil d'équivalence, peuvent être un peu arbitraires, donc je choisis peut-être un détail qui a moins d'effet que d'autres choix que je pourrais faire. Mais, j'espérais juste mettre en place une approche fixe pour certaines données, dans laquelle les variances des groupes seraient d'abord comparées, puis le TOST serait effectué en utilisant soit le test de variance groupée, soit le test qui ne suppose pas des variances égales, selon ce qui est approprié.
J'ai mis en place un script dans lequel l'intervalle de confiance à 90 % est déterminé pour la différence entre les groupes lorsque nous ne supposons pas des variances égales. Cet intervalle de confiance peut ensuite être comparé à l'intervalle déterminé à l'aide du seuil d'équivalence souhaité, en donnant une réponse oui/non à la question d'équivalence. Donc, je pourrais vivre avec ça, si je le dois. La pièce que j'aimerais améliorer est la détermination de la valeur p maximale, ainsi que la belle représentation graphique des résultats, tous deux fournis par le test d'équivalence JMP intégré.
Re : Test d'équivalence lorsque les variances sont inégalesLa différence des variances est-elle significative ?
Re : Test d'équivalence lorsque les variances sont inégalesMes excuses s'il me manque quelque chose ici, car j'avais la même question sur l'exécution du test TOST pour comparer deux groupes avec des variances inégales et je ne suis pas la réponse. Selon la description du test d'équivalence TOST de JMP, " Deux variances groupées unilatérales t des tests sont construits pour les hypothèses nulles selon lesquelles la vraie différence dépasse les valeurs de seuil." Donc, tout ce que je souhaite faire, c'est effectuer exactement le même test, mais en utilisant des tests t avec des variances inégales. Les intervalles de confiance pour la différence des moyennes entre les deux groupes sont légèrement différents lorsqu'ils sont déterminés à l'aide de variances regroupées ou en supposant des variances inégales. Je voudrais donc effectuer le test TOST en utilisant les intervalles de confiance appropriés.
Re : Test d'équivalence lorsque les variances sont inégalesIl n'est pas clair d'après votre message exactement comment vous allez utiliser le test d'équivalence. Dans TOST, je fixe une limite supérieure et inférieure, puis je place l'IC à 95 % sur les limites et m'assure que ma moyenne se situe entre les intervalles de confiance. Dans la plate-forme de distribution, vous obtenez un résultat comme celui-ci (ci-dessous) et il n'y a pas de mise en commun de la variance. C'est juste la variance de la statistique univariée.
Ce graphique a les limites d'équivalence supérieure et inférieure (définies par moi comme la différence à considérer comme négligeable) avec la moyenne de la variable bordée par un IC à 95% d'un côté de chaque côté (ou IC à 90% de la moyenne, même chose). Si le CI franchit la limite d'équivalence, alors il n'est pas équivalent. Plus un système de mesure est précis, plus je peux me rapprocher de la frontière sans la franchir.
Je peux utiliser la plate-forme Fit Y by X pour calculer les IC à 90 % pour tout un groupe de variables (par JSL), saisir le tableau des résultats sous forme de tableau de données (par JSL) et utiliser le générateur de graphiques pour créer un graphique similaire (enregistrer le graphique et utilisez-le également.) Étant donné que les tests d'équivalence comparent la moyenne de chaque groupe et sa variance avec les limites d'équivalence, il n'y a pas de mise en commun de la variance. La variance est regroupée (ou non regroupée) lorsque je compare les moyennes de groupe les unes aux autres, comme dans un test t.
