パラメータの等価性のテスト違いを調べるために仮説検定を使用することがよくありますが、同等性を検定したい場合もあります。 差異検定が有意ではなかったという結果を同等性の結論に使用することは適切ではありません。 JMP は、Oneway プラットフォーム内の 2 つのグループの比較など、いくつかの等価性テストを実行することに注意してください。
このスクリプトは、t 検定の仮定を満たす任意のパラメーターに対して同等の検定を実行します。
- 観測は独立しています。
- パラメータ推定値の標本分布は正規分布です。
一般的な例には、線形モデルのサンプル平均とパラメータ推定値が含まれます。
スクリプトを実行したときの最初のダイアログは次のようになります。
このスクリプトに必要な入力は 5 つだけです。
- 仮定されたパラメータ値
- 許容値 - 許容値より小さい仮説値との観察された差は、実質的な同等性または類似性を示します。
- パラメータ推定値
- 推定値の標準誤差
- サンプルサイズ - 推定に使用される観測値の数
次の例でこのスクリプトの使用法を説明します。
- 既知の価値を持つ 100 個のアイテムのサンプル (スタンダードY ) 新しい機器 (テストY ）。
- 新しいツールは同一の結果を提供するはずなので、仮定される回帰勾配は次のようになります。 1 。
- 実際の等価性は仮説値の 5% 以内であるため、許容誤差は次のようになります。 0.05 。
回帰分析は次のとおりです。
パラメータの推定値は次のとおりです。 0.9942 、推定値の標準誤差は次のとおりです。 0.00522 、観測値の数は100 。ダイアログ内の値は、状況に応じて変更されます。
クリックするとこの結果が表示されますわかりました:
プロットは、仮説パラメータと実際の等価区間を黒い垂直線で示します。 パラメーター estiamte は、赤い垂直線で表示されます。 赤い矢印は、パラメーター推定値と下限と上限の差の下限と上限をそれぞれ示します。 プロットの下の情報は、ダイアログに入力された値を記録し、下限と上限の差、t 比、および片側 p 値を報告します。 どちらの検定も α = 0.05 で有意であるため、推定された傾きは仮定された傾きと同等であると結論付けられます。
違いを調べるために仮説検定を使用することがよくありますが、同等性を検定したい場合もあります。 差異検定が有意ではなかったという結果を同等性の結論に使用することは適切ではありません。このスクリプトは、t 検定の仮定を満たす任意のパラメーターに対して同等の検定を実行します。
等価脚本テストRe: パラメータの等価性テストOneway プラットフォームは等価性テストを提供します。 ただし、メソッドとバッチという 2 つの要素があります。 バッチはランダム効果 (サンプル) ですか? そうであれば、方法だけが要素であり、問題ありません。
JMP は、マッチド ペア プラットフォームで Bland-Altman メソッドを提供します。 注: Bland-Altman テストは、同等性をテストするものではなく、差異をテストするものです。
Re: パラメータの等価性テスト
ありがとうマーク。
私の場合、異なるバッチにわたる 2 つの分析法の同等性を評価したいと考えています (添付のグラフを参照)。
Oneway プラットフォームで利用可能な TOST を使用する予定です。
しかし、私のバッチの内容があまりにも異なる場合に備えて、Bland Altman テストについて聞きました。 このテストは 2 つの分析法の比較に適用できますか?
トーマス
Re: パラメータの等価性テストどちらの検定も 2 つの片側 t 検定に基づいています。 Oneway プラットフォームのテストは、サンプル平均値の同等性をテストすることです。 上記のスクリプトは、パラメーター推定値の同等性をテストするためのものです。
Re: パラメータの等価性テストこんにちは、マークさん
上記のスクリプトと、[メニュー分析] > [Y を X で調整] の等価性テスト (TOST) を使用することには違いがありますか (添付のスクリーンショットを参照)。
ありがとう、
トーマス
Re: パラメータの等価性テストリクエストに応じて、このスクリプトの使用方法を示すために使用した例を添付しました。
Re: パラメータの等価性テストこちらで使用しているJMPデータテーブルを共有していただくことは可能でしょうか。 これは、この完全なテストの使用を理解し、学習するのに役立ちます。 ありがとう。
