Test auf ParameteräquivalenzWir verwenden häufig Hypothesentests für einen Unterschied, aber manchmal möchten wir auch die Äquivalenz testen. Es ist nicht angemessen, das Ergebnis zu verwenden, dass ein Differenztest nicht signifikant war, um auf Äquivalenz zu schließen. Beachten Sie, dass JMP einige Äquivalenztests durchführt, beispielsweise den Vergleich zweier Gruppen in der Oneway-Plattform.
Dieses Skript führt einen Äquivalenttest für jeden Parameter durch, der die Annahmen eines t-Tests erfüllt:
- Beobachtungen sind unabhängig.
- Die Stichprobenverteilung der Parameterschätzungen ist normal.
Gängige Beispiele sind Stichprobenmittelwerte und Parameterschätzungen für lineare Modelle.
So sieht der erste Dialog aus, wenn Sie das Skript ausführen:
Das Skript erfordert nur fünf Eingaben:
- Der hypothetische Parameterwert
- Der Toleranzwert – jede beobachtete Abweichung vom hypothetischen Wert, die kleiner als die Toleranz ist, weist auf praktische Äquivalenz oder Ähnlichkeit hin
- Die Parameterschätzung
- Der Standardfehler der Schätzung
- Die Stichprobengröße – Anzahl der für die Schätzung verwendeten Beobachtungen
Ich werde die Verwendung dieses Skripts anhand des folgenden Beispiels veranschaulichen.
- Eine Stichprobe von 100 Artikeln mit bekanntem Wert ( Standard Y ) werden mit einem neuen Gerät getestet ( Testen Sie Y ).
- Das neue Instrument sollte identische Ergebnisse liefern, daher ist die angenommene Regressionssteigung identisch 1 .
- Die praktische Äquivalenz liegt innerhalb von 5 % des hypothetischen Wertes, die Toleranz also 0,05 .
Hier ist die Regressionsanalyse:
Die Parameterschätzung ist 0,9942 , der Standardfehler der Schätzung ist 0,00522 und die Anzahl der Beobachtungen ist 100 .Die Werte im Dialog werden entsprechend der Situation geändert:
Dieses Ergebnis erscheint, wenn ich klicke OK :
Das Diagramm zeigt den hypothetischen Parameter und das Intervall der praktischen Äquivalenz mit vertikalen schwarzen Linien. Der geschätzte Parameter wird mit einer vertikalen, roten Linie dargestellt. Die roten Pfeile zeigen die unteren bzw. oberen Unterschiede zwischen der Parameterschätzung und den unteren bzw. oberen Grenzen. Die Informationen unter dem Diagramm zeichnen die in den Dialog eingegebenen Werte auf und geben die unteren und oberen Unterschiede, t-Verhältnisse und einseitigen p-Werte an. Beide Tests sind bei α = 0,05 signifikant, sodass wir daraus schließen, dass die geschätzte Steigung der hypothetischen Steigung entspricht.
Wir verwenden häufig Hypothesentests für einen Unterschied, aber manchmal möchten wir auch die Äquivalenz testen. Es ist nicht angemessen, das Ergebnis zu verwenden, dass ein Differenztest nicht signifikant war, um auf Äquivalenz zu schließen.Dieses Skript führt einen Äquivalenttest für jeden Parameter durch, der die Annahmen eines t-Tests erfüllt.
GleichwertigkeitSkriptprüfenBetreff: Test auf ParameteräquivalenzDie Oneway-Plattform bietet den Äquivalenztest an. Es gibt jedoch zwei Faktoren: Methode und Charge. Ist Batch Ihr Zufallseffekt (Beispiel)? Wenn ja, dann ist die Methode der einzige Faktor und Sie können loslegen.
JMP stellt die Bland-Altman-Methode in der Matched Pairs-Plattform bereit. HINWEIS: Bei Bland-Altman handelt es sich um einen Test, der auf Unterschiede und nicht auf Äquivalenz abzielt.
Betreff: Test auf Parameteräquivalenz
Danke Mark.
In meinem Fall möchte ich die Äquivalenz zweier Analysemethoden über verschiedene Chargen hinweg bewerten (siehe beigefügte Grafik).
Ich habe vor, TOST zu verwenden, das auf der Oneway-Plattform verfügbar ist.
Aber ich habe vom Bland-Altman-Test gehört, falls meine Chargen zu unterschiedliche Inhalte hätten. Ist dieser Test anwendbar, um zwei Analysemethoden zu vergleichen?
Thomas
Betreff: Test auf ParameteräquivalenzBeide Tests basieren auf zwei einseitigen t-Tests. Der Test auf der Oneway-Plattform dient dazu, die Äquivalenz der Stichprobenmittelwerte zu testen. Das obige Skript dient dazu, die Äquivalenz von Parameterschätzungen zu testen.
Betreff: Test auf ParameteräquivalenzHallo Mark,
Gibt es einen Unterschied zwischen der Verwendung des oben beschriebenen Skripts und dem Äquivalenztest (TOST) unter Menü Analyse > Y um X anpassen (siehe beigefügten Screenshot)?
Danke schön,
Thomas
Betreff: Test auf ParameteräquivalenzIch habe das Beispiel beigefügt, das verwendet wurde, um zu demonstrieren, wie dieses Skript wie gewünscht verwendet wird.
Betreff: Test auf ParameteräquivalenzIst es bitte möglich, die hier verwendete JMP-Datentabelle weiterzugeben? Es würde mir helfen, diesen vollständigen Test zu verstehen und zu erlernen. Danke.
