Formule de calcul de la valeur P dans le test d'équivalenceUn client a posé deux questions sur le test d'équivalence.
Ils vont installer le système de corrélation de données Antomotive lié JMP avec VBA (Visual Basic for application)
et espère faire un test d’équivalence entre deux équipements.
question 1
Comment la formule de calcul de la valeur P dans le test d'équivalence dans JMP?
question 2
La «médiane» est-elle disponible au lieu de la «moyenne» dans le calcul de la valeur p du test d'équivalence?
Re: formule de calcul de la valeur P dans le test d'équivalencePour l'étape 4, mettez en surbrillance les 2 colonnes de médianes et cliquez avec le bouton droit de la souris dans l'en-tête de colonne. Faites les sélections indiquées ci-dessous pour créer une colonne de différences.
Create a column for difference in mediansCréer une colonne pour la différence en médianes
Pour l'étape 5, exécutez la plateforme de distribution sur la colonne créée à l'étape 4 et examinez les quantiles. Par exemple, nous pouvons voir que 95% des échantillons bootstrap présentaient une différence de médianes de -5,18 et de -4,89.
Ainsi, si nous testions l'hypothèse de médianes différant de plus de 5, par exemple, nous ne pourrions pas rejeter cette hypothèse au niveau 0,05 car notre intervalle de confiance empirique n'est pas complètement couvert par l'intervalle (-5, 5). Autrement dit, nous n’avons pas suffisamment de preuves, au niveau 0,05, pour conclure que les médianes des distributions diffèrent de moins de 5.
(En fait, j'ai simulé ces données en utilisant deux distributions uniformes: U (0,1) et U (5,6). Donc, ce résultat correspond à ce à quoi nous nous attendions.)
Examine distribution of difference in mediansExaminer la distribution de la différence dans les médianes
Re: formule de calcul de la valeur P dans le test d'équivalenceSalut Brady,
Merci pour votre explication détaillée et ce serait mieux si je peux comprendre beaucoup plus.
Pourriez-vous expliquer un peu plus pour 4) et 5)
Je ne sais pas comment manipuler JMP pour 4) & 5)
4) Lorsque la table d'amorçage apparaît, utilisez une transformation de colonne pour créer une nouvelle colonne représentant la différence en médianes.
5) Utilisez la plate-forme de distribution de cette colonne pour déterminer les quantiles (alpha / 2) et (1-alpha / 2), qui forment un intervalle de confiance empirique de 100 (1-alpha)% pour la différence des médianes.
Re: formule de calcul de la valeur P dans le test d'équivalenceJe devrais ajouter que si l'utilisateur dispose de JMP Pro, il est facile d'effectuer le démarrage que j'ai décrit:
1) Utilisez Ajuster Y par X pour convertir la variable continue dans le rôle Y et la variable catégorielle dans le rôle X, puis exécutez l'analyse.
2) Utilisez le menu du triangle rouge pour activer le rapport des quantiles.
3) Dans le rapport sur les quantiles, cliquez avec le bouton droit de la souris sur la colonne médiane et sélectionnez Bootstrap.
4) Lorsque la table d'amorçage apparaît, utilisez une transformation de colonne pour créer une nouvelle colonne représentant la différence en médianes.
5) Utilisez la plateforme de distribution de cette colonne pour déterminer les quantiles (alpha / 2) et (1-alpha / 2), qui forment un intervalle de confiance empirique de 100 (1-alpha)% pour la différence des médianes.
Re: formule de calcul de la valeur P dans le test d'équivalenceSalut Ikju,
1) La valeur p de la procédure TOST est la plus élevée des valeurs p pour chaque test unilatéral. Par exemple, si la différence pratique est 4, les 2 tests ont les hypothèses suivantes:
H0 (test 1): d> = 4
H0 (test 2): d <= - 4
Supposons que la valeur p pour le test 1 soit 0,00000003 et que la valeur p pour le test 2 soit 0,98983. La valeur p indiquée pour le test d'équivalence est alors 0,98983.
Ce n'est que lorsque les DEUX hypothèses nulles sont rejetées que les moyens sont déclarés pratiquement équivalents.
Plus d'informations sont ici: https://www.jmp.com/support/help/13-2/Example_of_an_Equivalence_Test.shtml
2) Pour autant que je sache, JMP ne fournit pas de test d'équivalence basé sur la médiane. En théorie, cela devrait être possible, et j'ai vu un article à ce sujet, mais on ne peut pas le lire gratuitement: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/pst.384/abstract
Si les échantillons étaient suffisamment grands, je suppose que vous pourriez construire un test d’équivalence non paramétrique en prenant des échantillons bootstrap (échantillonnage répété avec remplacement) à partir des données, en calculant la différence des médianes dans chaque cas, et en utilisant les résultats de la simulation pour former un intervalle de confiance. la différence en médianes. Si l'intervalle de confiance était complètement contenu par l'intervalle (-k, k), où k est la différence considérée comme pratiquement significative, vous pouvez déclarer les échantillons pratiquement équivalents.
À votre santé,
Brady
