等価テストのP値計算式何人かの顧客は等価テストについて二つのことを尋ねました。
彼らはJMPとVBAをリンクしたAntomotive data correlation systemをインストールしようとしています（アプリケーションのためのビジュアルベーシック）
そして2つの機器の中で等価テストをすることを望みます。
質問1
JMPの等価テストにおけるP値の計算式はどうですか？
質問2
等価テストのp値計算で、「平均値」の代わりに「中央値」を使用できますか？
等価テストにおけるP値計算式ステップ4では、2列の中央値を強調表示し、列見出しを右クリックします。以下のように選択して、差異の列を作成します。
Create a column for difference in medians中央値の違いを表す列を作成します
ステップ5では、ステップ4で作成した列でDistributionプラットフォームを実行し、分位点を調べます。たとえば、ブートストラップサンプルの95％で中央値が-5.18と-4.89の差があることがわかります。
したがって、たとえば中央値が5を超えて異なるという仮説を検定する場合、経験的信頼区間は完全に区間でカバーされていないため、その仮説を0.05レベルで棄却することはできません（-5,5）。つまり、0.05レベルでは、分布の中央値の差が5未満であると結論づけるには不十分な証拠があります。
（実際、私はこのデータを2つの一様分布U（0,1）とU（5,6）を使ってシミュレートしました。だから、この結果は私たちが期待するものです。）
Examine distribution of difference in medians中央値の差の分布を調べる
等価テストにおけるP値計算式こんにちはBrady、
あなたの詳細な説明をありがとう、そして私がもっと理解できればもっと良いでしょう。
4）と5）についてもう少し説明してください。
4）と5）のJMPを操作する方法がわかりません
4）ブートストラップテーブルが表示されたら、列変換を使用して中央値の差である新しい列を作成します。
5）中央値の差に対して経験的な100（1-alpha）％信頼区間を形成する、（alpha / 2）および（1-alpha / 2）分位点を決定するためにこの列の分布プラットフォームを使用する
等価テストにおけるP値計算式私はユーザーがJMP Proを持っている場合、私が説明したブートストラップを実行するのは簡単であることを付け加えておきます。
1）Xによるフィットを使用して連続変数をYロールに、カテゴリカル変数をXロールにキャストしてから、分析を実行します。
2）赤い三角メニューを使って分位数レポートをオンにします。
3）分位点レポートで、中央値列を右クリックしてBootstrapを選択します。
4）ブートストラップテーブルが表示されたら、列変換を使用して中央値の差である新しい列を作成します。
5）この列の分布プラットフォームを使用して、（alpha / 2）および（1-alpha / 2）分位点を決定します。これは、中央値の差に対して経験的な100（1-alpha）％信頼区間を形成します。
等価テストにおけるP値計算式こんにちはIkju、
1）TOST手順のp値は、各片側検定のp値のうち高い方です。たとえば、実用的な違いが4の場合、2つの検定には次の仮説があります。
H0（テスト1）：d> = 4
H0（テスト2）：d <= - 4
テスト1のp値が0.00000003、テスト2のp値が0.98983であるとします。その場合、等価テストで報告されたp値は0.98983です。
両方の帰無仮説が棄却された場合にのみ、その手段は実質的に同等であると宣言される。
より詳しい情報はここにあります： https://www.jmp.com/support/help/13-2/Example_of_an_Equivalence_Test.shtml
2）私の知る限り、JMPは中央値ベースの等価性検定を提供していません。理論的にはこれは可能なはずです、そして私はこれに関する記事を見ました、しかしその記事は無料で読めません： http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/pst.384/abstract
標本が十分に大きければ、データからブートストラップ標本を取り（置換しながら繰り返し標本抽出）、それぞれの場合の中央値の差を計算し、シミュレーション結果を使用して次の信頼区間を作成することでノンパラメトリック等価検定を構築できます。中央値の違い 信頼区間が区間（-k、k）に完全に含まれている場合（kは実質的に有意と見なされる差）、標本は実質的に等価であると宣言できます。
乾杯、
ブレイディ
