분산이 같지 않을 때 동등성 검정그룹의 분산이 같지 않을 때(JMP의 "비균등 분산" 보고서에 따라 적절한 테스트의 중요한 결과) TOST와 유사한 절차를 사용하여 평균의 동등성을 테스트하는 내장된 방법(또는 간단한 스크립트 방법)이 있습니까?
저는 Fit Y by X 플랫폼에서 JMP의 "동등성 검정" 옵션의 일부인 TOST 절차가 두 개의 t-검정에 의존하기 때문에 분산이 기본적으로 풀링된다고 가정합니다.
감사합니다.
Re: 분산이 같지 않을 때 등가 검정종종 크지는 않지만 경우에 따라 TOST 결과를 0.05 이하의 의미에서 그 이상으로 푸시할 수 있습니다. 등가 임계값 설정과 같은 TOST 접근 방식의 측면이 다소 임의적일 수 있으므로 내가 할 수 있는 다른 선택보다 효과가 적은 세부 사항을 따를 수 있습니다. 그러나 일부 데이터에 대해 고정된 접근 방식을 설정하고 싶었습니다. 먼저 그룹의 분산을 비교한 다음 통합 분산 테스트 또는 동일한 분산을 가정하지 않는 테스트를 사용하여 TOST를 수행했습니다. 어느 쪽이든 적절합니다.
동일한 분산을 가정하지 않을 때 그룹 간의 차이에 대해 90% 신뢰 구간이 결정되는 스크립트를 설정했습니다. 그런 다음 해당 신뢰 구간을 원하는 동등성 임계값을 사용하여 결정된 구간과 비교하여 동등성 질문에 예/아니오 대답을 제공할 수 있습니다. 그래서 필요하다면 이것으로 살 수 있습니다. 제가 개선하고 싶은 부분은 내장된 JMP 등가 테스트가 제공하는 결과의 멋진 그래픽 표현뿐만 아니라 최대 p-값의 결정입니다.
Re: 분산이 같지 않을 때 등가 검정편차의 차이가 중요합니까?
Re: 분산이 같지 않을 때 등가 검정차이가 다른 두 그룹을 비교하기 위해 TOST 테스트를 수행하는 것에 대해 동일한 질문이 있었고 답장을 따르지 않았기 때문에 여기에 뭔가 빠진 것이 있다면 사과드립니다. JMP의 동등성 TOST 테스트 설명에 따르면 " 2개의 단측 합동 분산 티 검정은 실제 차이가 임계값을 초과한다는 귀무가설에 대해 구성됩니다." 따라서 내가 원하는 것은 정확히 동일한 테스트를 수행하는 것이지만 분산이 같지 않은 t-테스트를 사용하는 것입니다. 두 그룹 간의 평균 차이에 대한 신뢰 구간은 풀링된 분산을 사용하여 결정되거나 동일하지 않은 분산을 가정할 때 약간 다릅니다. 그래서 적절한 신뢰 구간을 사용하여 TOST 테스트를 수행하고 싶습니다.
Re: 분산이 같지 않을 때 등가 검정귀하의 게시물에서 동등성 테스트를 정확히 어떻게 사용할 것인지 명확하지 않습니다. TOST에서는 상한과 하한을 설정한 다음 95% CI를 한계에 놓고 내 평균이 신뢰 구간 사이에 있는지 확인합니다. 배포 플랫폼에서 이와 같은 결과(아래)를 얻고 분산 풀링이 없습니다. 일 변량 통계의 분산 일뿐입니다.
이 그래프에는 상한 및 하한 등가 한계(무시할 수 있는 것으로 간주하는 차이로 정의됨)가 있으며 변수의 평균은 각 측면에서 한쪽 95% CI(또는 평균의 90% CI, 동일)로 경계가 지정됩니다. CI가 동등성 경계를 넘으면 동등하지 않습니다. 측정 시스템이 정확할수록 경계를 넘지 않고 경계에 더 가까워질 수 있습니다.
Fit Y by X 플랫폼을 사용하여 전체 변수 그룹(JSL 기준)에 대한 90% CI를 계산하고 결과 테이블을 데이터 테이블로 가져오고(JSL 기준) Graph Builder를 사용하여 유사한 플롯을 만들 수 있습니다(예: 동등성 검정은 각 그룹 평균과 그 분산을 동등성 한계와 비교하기 때문에 분산 풀링이 없습니다. t-테스트에서와 같이 그룹 평균을 서로 비교할 때 분산이 풀링되거나 풀링되지 않습니다.
