Calcolo della dimensione del campione per TOSTCiao a tutti!
Contesto: Ho un processo A che è il mio riferimento e ho sviluppato un processo B di cui voglio valutare la comparabilità con il processo A. Per fare ciò, ho intenzione di utilizzare un TOST (test di equivalenza) utilizzando il 3xSTD (deviazione standard) del processo A come soglia. Ora, voglio sapere quante volte devo ripetere il processo B per essere sicuro di poter rilevare tale variazione (sapendo che una corsa è una notevole quantità di denaro).
opzione 1 : volevo usare Sample size & Power tool, con confronto di 2 medie campione, con un alfa di 0.1 (2x0.05 per ogni processo), un STD = 1, nessun parametro aggiuntivo, Differenza da rilevare = 3 (3x STD di 1), Potenza = 0,95 e ottengo 7, quindi 4 esecuzioni del processo B da confrontare con 4 esecuzioni del processo A per garantire la comparabilità.
opzione 2 : Per utilizzare la distribuzione t (come mostrato di seguito) e quindi suggerire 6 esecuzioni:
Cosa ne pensi delle due opzioni, qual è la migliore per questo caso? Hai qualche altro strumento a cui non avevo pensato?
Molte grazie ! 
@martindemel Forse ?
Modellazione statistica avanzataAnalisi e modellazione dei dati di baseEsplorazione e visualizzazione dei datiPersonalizzazione di massaModellazione predittiva e Machine LearningQualità e ingegneria di processoRi: Calcolo della dimensione del campione per TOSTSì, è in JMP 16. Utilizzare il menu DOE --> Sample Size Explorers --> Power per trovare i test di equivalenza per i casi di 1 e 2 campioni.
Ri: Calcolo della dimensione del campione per TOSTCaro team JMP,
questa funzione è stata aggiunta in JMP16? Se sì, dove? Non sono riuscito a trovarlo.
grazie in anticipo
Anna
Ri: Calcolo della dimensione del campione per TOSTCiao John,
Contatta il tuo rappresentante di vendita JMP SE/JMP per fornirti un invito per il programma di adozione anticipata (EA) per JMP 16 (a condizione che tu sia un utente e sia disposto a fornire un feedback). Nell'EA il nostro sviluppo condivide potenziali nuove funzionalità e chiede feedback prima che venga spedito nella nuova versione. Questa è una grande opportunità per fornire feedback sul "nuovo" modo di eseguire calcoli di potenza e test di equivalenza, anche se c'è ancora qualcosa di diverso da quello che ti aspetteresti. E da metà a fine maggio molto probabilmente verrà presentata la nuova piattaforma di potenza e dimensioni del campione nell'EA, inclusi i test di equivalenza per quanto ne so. Il tuo feedback è molto apprezzato.
Migliore,
Martino
Ri: Calcolo della dimensione del campione per TOST@calking - C'è qualche possibilità che vengano aggiunti test di equivalenza?
Attualmente può essere fatto in un software simile, come Minitab -- https://support.minitab.com/en-us/minitab/18/help-and-how-to/statistics/equivalence-tests/supporting-topics/power-for-equivalence-tests/
*anatre*
Ri: Calcolo della dimensione del campione per TOSTCertamente!
Per rispondere alle tue domande di follow-up, i valori che ho scelto per l'alfa e la potenza da utilizzare nel Calcolatore di potenza erano in realtà basati sui doppi valori di alfa e potenza che stavi cercando. Per chiarire, poiché JMP attualmente non dispone di un calcolatore per un test di equivalenza, stiamo utilizzando un trucco (vedi articolo) per approssimare il calcolo della potenza utilizzando il calcolatore di potenza del test t a due campioni. Il trucco implica il fatto che il test di equivalenza ha cambiato le ipotesi che usi tipicamente in un t-test a due campioni, quindi dovremo cambiare alcuni valori. Quindi, per il tuo caso, abbiamo proceduto come segue:
1. Vuoi un alfa di 0,1 (2x0,05). Per il trucco, questo significa che imposterai la potenza nella calcolatrice su 0,9; cioè 1-(alfa destinato al test di equivalenza).
2. Vuoi una potenza di 0,95. Per il trucco, questo significa che imposterai il livello alfa nella calcolatrice su 0,05; cioè 1-(potenza destinata al test di equivalenza).
Nota che abbiamo dovuto cambiare i valori che abbiamo usato per potenza e alfa. Spero che questo aiuti a chiarire da dove provengano quei valori che ho usato.
Mi sono assicurato di utilizzare il valore alfa totale anziché i singoli valori per corrispondere in modo specifico ai tuoi valori particolari. Tuttavia, se 0,05 è effettivamente il livello di confidenza globale che si desidera ottenere, allora probabilmente è questo il valore da utilizzare. Un valore di 0,1 risulterà in una dimensione totale del campione inferiore, ma solo perché stai allentando la restrizione sulla confidenza globale (confidenza del 90% rispetto al 95%). Inoltre, il test t a due campioni tiene già conto dell'esistenza di due popolazioni e quindi si adatta già per garantire il mantenimento del livello di confidenza globale.
Ho eseguito alcuni numeri veloci e, in entrambi i casi (alfa=0,1 vs alfa=0,05), la differenza complessiva nella dimensione totale del campione è solo di 8 vs 9. Quindi, alla fine, dipenderà da come la tua direzione decide di soppesare rischi e rendimenti (8 campioni totali per una confidenza globale del 90% rispetto a 9 campioni totali per una confidenza globale del 95%).
Ri: Calcolo della dimensione del campione per TOSTVa bene grazie mille!
Non ho R quindi proverò questo con lo script!Ri: Calcolo della dimensione del campione per TOSTCIAO @calking ,
Sembra buono, grazie! Un paio di domande:
1. Per quanto riguarda l'alfa, ci è stato detto che poiché abbiamo 2 popolazioni, dobbiamo applicare l'alfa di 1-0,95 a entrambe, quindi per utilizzare 0,05x2=0,1 nell'alfa globale dello strumento, cosa ne pensi?
2. Per quanto riguarda la potenza, è normale usare 0,9?
Grazie mille per il vostro aiuto!
Ri: Calcolo della dimensione del campione per TOSTPer il caso di un campione, specifichi i valori di queste variabili:
n = 15; //total sample size
conf = 0.95; //confidence
mu = 505; //hypothesized mean
muu = 510; //upper equivalence limit
mul = 490; //lower equivalence limit
sigma = 4; //estimated standard deviation
Per il caso di due campioni, si specificano i valori di queste variabili:
N = 36; //total sample size
W = 1; //weighting for sample size (e.g. use 2 for 1 of the groups to have 2x as many samples as the other
conf = 0.95; //confidence level
mudiff_l = -2; //lower equivalence limit on mean difference
mudiff_u = 2; //upper equivalence limit on mean difference
mudiff = 0; //estimated mean difference
sigma = 2; //estimated standard deviation
Per trovare una dimensione del campione, dovresti solo implementare un ciclo per aumentare N fino a raggiungere la potenza desiderata.
Comprendo la tua preoccupazione riguardo alla necessità di sottoporre questo documento a un'autorità per la revisione.Io stesso lavoro in un'azienda regolamentata e abbiamo un protocollo di convalida per il componente aggiuntivo JMP con i calcolatori che abbiamo creato sulla base di questo script. La documentazione SAS per PROC POWER mostra le formule per il calcolo della potenza per 1 e 2 sample TOST.Puoi fare riferimento a quel documento per mostrare che i calcoli sono accurati, riprodurlo in un altro software (ad esempio R, ho uno script per quello se lo desideri) o confermare le stime di potenza attraverso la simulazione.Se disponi di SAS ovunque nella tua organizzazione, puoi semplicemente ottenere una stampa dell'alimentazione proc e il gioco è fatto.
Ri: Calcolo della dimensione del campione per TOSTGrazie per la risposta, non sono sicuro di aver capito l'intera sceneggiatura, ma cosa dovrei cambiare?
La mia preoccupazione è che questo esperimento sia "ufficiale" (sarà sottoposto alle autorità), quindi non sono sicuro di utilizzare tale script ...Ri: Calcolo della dimensione del campione per TOSTAbbiamo sviluppato un'app che esegue i calcoli delle dimensioni del campione TOST.Non posso inviarlo, ma posso condividere lo script che ho usato per replicare i calcoli di potenza per TOST in SAS usando Owen's Q.Ha il codice per scenari a 1 e 2 lati con un esempio per ciascuno.Nota, questo non gestirà bene piccoli scenari segnale-rumore.Nella mia esperienza con questo finora, funziona solo fino a quando nu (parametro della dimensione del campione) arriva a essere intorno a 200-250 perché Gamma( nu/2 ) si imbatte in un problema di overflow numerico e restituisce un valore mancante.
//Owen's Q
OwensQ = Function( {t, delta, a, b, nu},
c = Sqrt( 2 * Pi() ) / (Gamma( nu / 2 ) * Power( 2, (nu - 2) / 2 ));
integrand = Expr(
Normal Distribution( ((t * x / Sqrt( nu )) - delta) ) * Power( x, nu - 1 ) * Normal Density( x )
);
c * Integrate( integrand, x, a, b, <<STARTING value=""></STARTING>
Ri: Calcolo della dimensione del campione per TOSTCiao Elefar,
Ho trovato un articolo che sembrava indicare che si potesse approssimare il calcolo della potenza utilizzando un t-test in cui alpha_ttest = 1- power_equiv, power_ttest = 1-alpha_equiv e la differenza da rilevare corrisponde al valore di soglia per il test di equivalenza. Utilizzando il calcolatore Potenza e Dimensione campione per due medie campionarie, specificare alfa=0,05 (1-0,95), StdDev=1, Differenza da rilevare = 3 e Potenza=0,9 (1-0,1). Questo ti dà una dimensione totale del campione di 8, che sembra essere in accordo con la tua Opzione 1.
Spero che aiuti!
