分散が等しくない場合の同等性検定グループの分散が等しくない場合 (JMP の「不等分散」レポートに基づく適切なテストからの有意な結果)、TOST と同様の手順で平均の同等性をテストする組み込みの方法 (またはスクリプトへの簡単な方法) はありますか?
Fit Y by X プラットフォームの JMP の「Equivalence Test」オプションの一部である TOST 手順は 2 つの t 検定に依存しているため、分散はデフォルトでプールされると想定しています。
ありがとう。
Re: 分散が等しくない場合の同等性検定多くの場合、それほど大きくはありませんが、場合によっては、TOST の結果を 0.05 未満の有意性からそれ以上に押し上げることができます。 同等性のしきい値の設定など、TOST アプローチの側面は少し恣意的である可能性があることを認識しているため、他の選択肢よりも影響が少ない詳細を選んでいる可能性があります。 しかし、いくつかのデータに対して固定アプローチを設定することを望んでいました。このアプローチでは、グループの分散が最初に比較され、次にプールされた分散テストまたは等分散を仮定しないテストのいずれかを使用して TOST が実行されます。どちらか適切です。
分散が等しいと仮定しない場合に、グループ間の差に対して 90% 信頼区間が決定されるスクリプトを設定しました。 次に、その信頼区間を、目的の同等性しきい値を使用して決定された間隔と比較し、同等性の質問に対してはい/いいえの答えを与えることができます。 だから、私がしなければならないなら、私はこれと一緒に暮らすことができました。 私が改善したいのは、組み込みの JMP 同等性検定が提供する、最大 p 値の決定と結果の優れたグラフ表示です。
Re: 分散が等しくない場合の同等性検定分散の違いは重要ですか?
Re: 分散が等しくない場合の同等性検定TOST テストを実行して分散が等しくない 2 つのグループを比較することについて同じ質問があり、回答に従っていないため、ここで何かが欠けている場合は申し訳ありません。 JMPの同等性TOSTテストの説明によると、「 2 つの片側プール分散t検定は、真の差がしきい値を超えるという帰無仮説に対して構築されます。」 したがって、私がやりたいことは、まったく同じテストを実行することですが、分散が等しくない t 検定を使用することです。 2 つのグループ間の平均の差の信頼区間は、プールされた分散を使用して決定した場合、または分散が等しくないと仮定した場合、わずかに異なります。 そこで、適切な信頼区間を使用して TOST テストを実行したいと思います。
Re: 分散が等しくない場合の同等性検定あなたの投稿からは、同等性の検定をどのように使用するのか正確にはわかりません。 TOST で上限と下限を設定し、次に 95% CI を限界に置き、平均が信頼区間の間にあることを確認します。 配布プラットフォームでは、次のような結果が得られ (以下)、分散のプーリングはありません。 一変量統計の単なる分散です。
このグラフには、上限と下限の同等性限界 (無視できると見なす差として私が定義したもの) があり、変数の平均は片側 95% CI (または平均の 90% CI、同じこと) で囲まれています。 CI が同等の境界を超える場合、CI は同等ではありません。 測定システムが正確であればあるほど、境界を越えずに境界に近づくことができます。
Fit Y by X プラットフォームを使用して、変数グループ全体の 90% CI を計算し (JSL により)、結果テーブルをデータ テーブルとして取得し (JSL により)、グラフ ビルダーを使用して同様のプロットを作成します (同等性検定では、各グループの平均とその分散を同等性の限界と比較するため、分散のプールはありません。 t検定のようにグループの平均を互いに比較する場合、分散はプールされます(またはプールされません)。
