Test di equivalenza quando le varianze sono diverseEsiste un modo integrato (o un modo semplice per eseguire lo script) per verificare l'equivalenza dei mezzi con una procedura simile a TOST quando le varianze dei gruppi sono disuguali (risultato significativo dal test appropriato nel rapporto "Unequal Variances" di JMP).
Presumo che poiché la procedura TOST che fa parte dell'opzione "Equivalence Test" di JMP nella piattaforma Fit Y by X si basa su due t-test, la varianza viene raggruppata per impostazione predefinita.
Grazie.
Ri: Test di equivalenza quando le varianze sono disugualiSpesso non è enorme, ma in alcuni casi può spingere i risultati TOST da una significatività inferiore a 0,05 a una superiore. Mi rendo conto che aspetti dell'approccio TOST, come l'impostazione della soglia di equivalenza, possono essere un po' arbitrari, quindi forse sto scegliendo un dettaglio che ha meno effetto rispetto ad altre scelte che potrei fare. Ma speravo solo di impostare un approccio fisso per alcuni dati, in cui le varianze dei gruppi sarebbero state prima confrontate e poi il TOST sarebbe stato eseguito utilizzando il test della varianza aggregata o il test che non presuppone varianze uguali, qualunque sia appropriato.
Ho impostato uno script in cui l'intervallo di confidenza del 90% è determinato per la differenza tra i gruppi quando non assumiamo varianze uguali. Tale intervallo di confidenza può quindi essere confrontato con l'intervallo determinato utilizzando la soglia di equivalenza desiderata, dando una risposta sì/no alla domanda di equivalenza. Quindi, potrei conviverci, se devo. Il pezzo che vorrei migliorare è la determinazione del valore p massimo, nonché la bella rappresentazione grafica dei risultati, entrambi forniti dal test di equivalenza JMP integrato.
Ri: Test di equivalenza quando le varianze sono disugualiLa differenza nelle varianze è significativa?
Ri: Test di equivalenza quando le varianze sono disugualiMi scuso se mi manca qualcosa qui, poiché avevo la stessa domanda sull'esecuzione del test TOST per confrontare due gruppi con varianze disuguali e non sto seguendo la risposta. Secondo la descrizione del test TOST di equivalenza di JMP, " Due varianza aggregata unilaterale T i test sono costruiti per le ipotesi nulle che la vera differenza superi i valori di soglia." Quindi, tutto ciò che desidero fare è eseguire esattamente lo stesso test, ma utilizzando test t con varianze disuguali. Gli intervalli di confidenza per la differenza nelle medie tra i due gruppi sono leggermente diversi quando vengono determinati utilizzando varianze raggruppate o quando si ipotizzano varianze disuguali. Quindi vorrei eseguire il test TOST utilizzando gli intervalli di confidenza appropriati.
Ri: Test di equivalenza quando le varianze sono disugualiNon è chiaro dal tuo post esattamente come utilizzerai il test per l'equivalenza. In TOST ho impostato un limite superiore e uno inferiore, quindi inserisco l'IC del 95% sui limiti e mi assicuro che la mia media sia compresa tra gli intervalli di confidenza. Nella piattaforma di distribuzione ottieni un risultato come questo (sotto) e non c'è raggruppamento della varianza. È solo la varianza della statistica univariata.
Questo grafico ha i limiti di equivalenza superiore e inferiore (definiti da me come la differenza da considerare trascurabile) con la media della variabile delimitata da un lato CI 95% su ciascun lato (o 90% CI della media, stessa cosa). Se l'elemento della configurazione attraversa il limite di equivalenza, allora non è equivalente. Più preciso è un sistema di misurazione, più mi avvicino al confine senza attraversarlo.
Posso utilizzare la piattaforma Fit Y by X per calcolare gli IC al 90% per un intero gruppo di variabili (tramite JSL), prendere la tabella dei risultati come tabella dati (tramite JSL) e utilizzare il Costruttore di grafici per creare un grafico simile (salvare il graph script e usa anche quello.) Poiché il test di equivalenza confronta la media di ciascun gruppo e la sua varianza con i limiti di equivalenza, non c'è raggruppamento della varianza. La varianza viene raggruppata (o non raggruppata) quando confronto le medie del gruppo tra loro come in un t-test.
