Fórmula de cálculo del valor P en la prueba de equivalenciaAlgunos clientes preguntaron dos cosas acerca de la prueba de equivalencia.
Van a instalar el sistema de correlación de datos Antomotive vinculado JMP con VBA (Visual Basic para la aplicación)
Y espero hacer la prueba de equivalencia dentro de dos equipos.
Pregunta 1
¿Cómo es la fórmula de cálculo del valor P en la prueba de equivalencia en JMP?
Pregunta 2
¿Está disponible 'mediana' en lugar de 'media' en el cálculo del valor p de la prueba de equivalencia?
Re: Fórmula de cálculo del valor P en la prueba de equivalenciaPara el paso 4, resalte las 2 columnas de medianas y haga clic derecho en el encabezado de la columna. Realice las selecciones que se muestran a continuación para crear una columna de diferencias.
Create a column for difference in mediansCrear una columna para la diferencia en las medianas.
Para el paso 5, ejecute la plataforma de distribución en la columna que creó en el paso 4 y examine los cuantiles. Por ejemplo, podemos ver que el 95% de las muestras de bootstrap tuvieron una diferencia en medianas de -5.18 y -4.89.
Entonces, si estuviéramos probando la hipótesis de medianas que difieren en más de 5, por ejemplo, no podríamos rechazar esa hipótesis en el nivel de 0.05 porque nuestro intervalo de confianza empírica no está completamente cubierto por el intervalo (-5, 5). Es decir, no tenemos pruebas suficientes, en el nivel de 0.05, para concluir que las medianas de las distribuciones difieren en menos de 5.
(De hecho, simulé estos datos utilizando dos distribuciones uniformes: U (0,1) y U (5,6). Entonces, este resultado es lo que esperaríamos.)
Examine distribution of difference in mediansExaminar la distribución de la diferencia en las medianas.
Re: Fórmula de cálculo del valor P en la prueba de equivalenciaHola brady
Gracias por su explicación detallada y sería mejor si pudiera entender mucho más.
¿Podría explicar un poco más para 4) y 5)
No sé cómo manipular JMP para 4) y 5)
4) Cuando aparezca la tabla de inicio, use una transformación de columna para crear una nueva columna que sea la diferencia en las medianas.
5) Utilice la plataforma de distribución en esta columna para determinar los cuantiles (alfa / 2) y (1-alfa / 2), que forman un intervalo de confianza empírico del 100 (1-alfa) para la diferencia en las medianas
Re: Fórmula de cálculo del valor P en la prueba de equivalenciaDebo agregar que si el usuario tiene JMP Pro, es fácil realizar el arranque que he descrito:
1) Utilice Fit Y por X para convertir la variable continua en el rol Y y la variable categórica en el rol X, luego ejecute el análisis.
2) Use el menú del triángulo rojo para activar el informe de cuantiles.
3) En el informe de cuantiles, haga clic derecho en la columna de la mediana y seleccione Bootstrap.
4) Cuando aparezca la tabla de inicio, use una transformación de columna para crear una nueva columna que sea la diferencia en las medianas.
5) Utilice la plataforma de distribución en esta columna para determinar los cuantiles (alfa / 2) y (1-alfa / 2), que forman un intervalo de confianza empírico del 100 (1-alfa) para la diferencia en las medianas.
Re: Fórmula de cálculo del valor P en la prueba de equivalenciaHola Ikju
1) El valor p para el procedimiento TOST es el más alto de los valores p para cada prueba de 1 lado. Por ejemplo, si la diferencia práctica es 4, las 2 pruebas tienen estas hipótesis:
H0 (prueba 1): d> = 4
H0 (prueba 2): d <= - 4
Supongamos que el valor p para la prueba 1 es 0.00000003 y el valor p para la prueba 2 es 0.98983. Entonces, el valor p reportado para la prueba de equivalencia es 0.98983.
Solo cuando se rechazan AMBAS hipótesis nulas los medios se declaran prácticamente equivalentes.
Más información está aquí: https://www.jmp.com/support/help/13-2/Example_of_an_Equivalence_Test.shtml
2) Por lo que sé, JMP no proporciona una prueba de equivalencia basada en la mediana. En teoría, esto debería ser posible, y he visto un artículo sobre esto, pero el artículo no se puede leer de forma gratuita: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/pst.384/abstract
Si las muestras fueran lo suficientemente grandes, supongo que podría construir una prueba de equivalencia no paramétrica tomando muestras de bootstrap (muestreando repetidamente con reemplazo) de los datos, calculando la diferencia en medianas en cada caso, y utilizando los resultados de la simulación para formar un intervalo de confianza para La diferencia en las medianas. Si el intervalo de confianza estuviera completamente contenido por el intervalo (-k, k), donde k es la diferencia considerada prácticamente significativa, podría declarar las muestras prácticamente equivalentes.
Aclamaciones,
Brady
