Berechnung der Stichprobengröße für TOSTHallo allerseits!
Kontext: Ich habe einen Prozess A, der meine Referenz ist, und ich habe einen Prozess B entwickelt, dessen Vergleichbarkeit ich mit Prozess A beurteilen möchte. Zu diesem Zweck plane ich, einen TOST (Äquivalenztest) zu verwenden, bei dem der 3xSTD (Standardabweichung) des Prozesses A als Schwellenwert verwendet wird. Jetzt möchte ich wissen, wie oft ich Prozess B wiederholen sollte, um solche Abweichungen sicher erkennen zu können (wobei ich weiß, dass ein Lauf einen erheblichen Geldbetrag bedeutet).
Option 1 : Ich wollte das Tool „Stichprobengröße und Leistung“ verwenden, mit 2 Stichprobenmittelwertvergleichen, mit einem Alpha von 0,1 (2x0,05 für jeden Prozess), einem STD = 1, keinem zusätzlichen Parameter, einer zu erkennenden Differenz = 3 (3x STD von 1), Leistung = 0,95 und ich erhalte 7, also 4 Durchläufe von Prozess B zum Vergleich mit 4 Durchläufen von Prozess A, um die Vergleichbarkeit sicherzustellen.
Option 2 : Um die t-Verteilung (wie unten gezeigt) zu verwenden und daher 6 Läufe vorzuschlagen:
Was halten Sie von den beiden Optionen, welche ist für diesen Fall die beste? Haben Sie noch ein anderes Werkzeug, an das ich nicht gedacht habe?
Vielen Dank ! 
@martindemel Vielleicht ?
Erweiterte statistische ModellierungGrundlegende Datenanalyse und ModellierungDatenexploration und -visualisierungMassenanpassungPrädiktive Modellierung und maschinelles LernenQualitäts- und VerfahrenstechnikBetreff: Berechnung der Stichprobengröße für TOSTJa, es ist in JMP 16. Verwenden Sie das Menü DOE --> Sample Size Explorers --> Power, um Äquivalenztests für Fälle mit 1 und 2 Stichproben zu finden.
Betreff: Berechnung der Stichprobengröße für TOSTLiebes JMP-Team,
Wurde diese Funktion in JMP16 hinzugefügt? Wenn ja, wo? Ich konnte es nicht finden.
Vielen Dank im Voraus
Anne
Betreff: Berechnung der Stichprobengröße für TOSTHallo John,
Bitte wenden Sie sich an Ihren JMP SE/JMP-Vertriebsmitarbeiter, um Ihnen eine Einladung zum Early Adopter-Programm (EA) für JMP 16 zukommen zu lassen (sofern Sie Benutzer sind und bereit sind, Feedback zu geben). Im EA teilt unsere Entwicklung potenzielle neue Funktionen mit und bittet um Feedback, bevor es in der neuen Version ausgeliefert wird. Dies ist eine großartige Gelegenheit, Feedback zur „neuen“ Methode zur Durchführung von Leistungsberechnungen und Äquivalenztests zu geben, und auch, wenn es noch etwas anderes gibt, als Sie erwarten würden. Und voraussichtlich Mitte bis Ende Mai wird die neue Power- und Sample-Size-Plattform im EA vorgestellt, einschließlich Äquivalenztests, soweit ich weiß. Ihr Feedback wird sehr geschätzt.
Am besten,
Martin
Betreff: Berechnung der Stichprobengröße für TOST@calking - Gibt es eine Chance, dass Gleichwertigkeitstests hinzugefügt werden?
Derzeit kann dies in ähnlicher Software wie Minitab durchgeführt werden – https://support.minitab.com/en-us/minitab/18/help-and-how-to/statistics/equivalence-tests/supporting-topics/power-for-equivalence-tests/
*Enten*
Betreff: Berechnung der Stichprobengröße für TOSTSicherlich!
Um Ihre Folgefragen zu beantworten: Die Werte, die ich für Alpha und Potenz zur Verwendung im Power-Rechner ausgewählt habe, basierten tatsächlich auf den doppelten Alpha- und Power-Werten, nach denen Sie gesucht haben. Zur Verdeutlichung: Da JMP derzeit keinen Rechner für einen Äquivalenztest hat, verwenden wir einen Trick (siehe Artikel), um die Leistungsberechnung mithilfe des T-Test-Leistungsrechners bei zwei Stichproben anzunähern. Der Trick besteht darin, dass der Äquivalenztest die Hypothesen geändert hat, die Sie normalerweise in einem T-Test bei zwei Stichproben verwenden, sodass wir einige Werte ändern müssen. Für Ihren Fall sind wir also wie folgt vorgegangen:
1. Sie möchten ein Alpha von 0,1 (2x0,05). Für den Trick bedeutet das, dass Sie die Leistung im Rechner auf 0,9 einstellen; das heißt, 1-(Alpha für Äquivalenztest vorgesehen).
2. Sie möchten eine Potenz von 0,95. Für den Trick bedeutet das, dass Sie den Alpha-Wert im Rechner auf 0,05 einstellen; das heißt, 1-(Leistung für den Äquivalenztest vorgesehen).
Beachten Sie, dass wir die Werte für Leistung und Alpha ändern mussten. Hoffentlich hilft das dabei, zu klären, woher die von mir verwendeten Werte stammen.
Ich habe darauf geachtet, den gesamten Alpha-Wert und nicht die einzelnen Werte zu verwenden, um eine genaue Übereinstimmung mit Ihren spezifischen Werten zu gewährleisten. Wenn jedoch 0,05 tatsächlich das globale Konfidenzniveau ist, das Sie erreichen möchten, dann ist dies wahrscheinlich der Wert, den Sie verwenden sollten. Ein Wert von 0,1 führt zu einer kleineren Gesamtstichprobengröße, aber nur, weil Sie die Beschränkung der globalen Konfidenz lockern (90 %-Konfidenz vs. 95 %-Konfidenz). Außerdem berücksichtigt der Zwei-Stichproben-T-Test bereits, dass es zwei Grundgesamtheiten gibt, und passt sich daher bereits an, um sicherzustellen, dass das globale Konfidenzniveau beibehalten wird.
Ich habe ein paar schnelle Zahlen berechnet, und egal wie man vorgeht (Alpha=0,1 vs. Alpha=0,05), der Gesamtunterschied in der Gesamtstichprobengröße beträgt nur 8 vs. 9. Letztlich kommt es also darauf an, wie Ihr Management die Risiken und Erträge abwägt (8 Stichproben insgesamt für 90 % globales Vertrauen gegenüber 9 Gesamtstichproben für 95 % globales Vertrauen).
Betreff: Berechnung der Stichprobengröße für TOSTAlles klar, vielen Dank!
Ich habe kein R, also werde ich es mit dem Skript versuchen!Betreff: Berechnung der Stichprobengröße für TOSTHallo @calking ,
Das hört sich gut an, danke! Ein paar Fragen:
1. Zum Alpha wurde uns gesagt, dass wir, da wir zwei Populationen haben, das Alpha von 1-0,95 auf beide anwenden müssen. Was halten Sie also von der Verwendung von 0,05x2=0,1 im globalen Alpha des Tools?
2. Bezüglich der Leistung: Ist es üblich, 0,9 zu verwenden?
Vielen Dank für deine Hilfe!
Betreff: Berechnung der Stichprobengröße für TOSTFür den Fall einer Stichprobe geben Sie die Werte dieser Variablen an:
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
Für den Fall mit zwei Stichproben geben Sie die Werte dieser Variablen an:
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
Um eine Stichprobengröße zu ermitteln, müssten Sie lediglich eine Schleife implementieren, um N zu erhöhen, bis die gewünschte Trennschärfe erreicht ist.
Ich verstehe Ihre Bedenken, dies einer Behörde zur Überprüfung vorlegen zu müssen.Ich arbeite selbst in einem regulierten Unternehmen und wir haben ein Validierungsprotokoll für das JMP-Add-in mit den Rechnern, die wir auf Grundlage dieses Skripts erstellt haben. Die SAS-Dokumentation für PROC POWER zeigt die Formeln für die Leistungsberechnung für 1 und 2 Sample TOST.Sie können auf dieses Dokument verweisen, um zu zeigen, dass die Berechnungen korrekt sind, es in einer anderen Software reproduzieren (z. B. R, ich habe dafür ein Skript, wenn Sie möchten) oder Leistungsschätzungen durch Simulation bestätigen.Wenn Sie irgendwo in Ihrer Organisation über SAS verfügen, können Sie einfach einen Ausdruck der Prozessleistung anfordern und fertig.
Betreff: Berechnung der Stichprobengröße für TOSTVielen Dank für die Antwort. Ich bin mir nicht sicher, ob ich das gesamte Skript verstanden habe. Was soll ich ändern?
Ich befürchte, dass dieses Experiment „offiziell“ ist (wird den Behörden vorgelegt), daher bin ich mir nicht sicher, ob ich ein solches Skript verwenden soll ...Betreff: Berechnung der Stichprobengröße für TOSTWir haben eine App entwickelt, die TOST-Stichprobengrößenberechnungen durchführt.Ich kann das nicht verschicken, aber ich kann das Skript teilen, das ich verwendet habe, um Leistungsberechnungen für TOST in SAS mit Owens Q zu replizieren.Es enthält den Code für ein- und zweiseitige Szenarien mit jeweils einem Beispiel.Beachten Sie, dass kleine Signal-Rausch-Szenarien dadurch nicht gut bewältigt werden können.Nach meiner bisherigen Erfahrung damit funktioniert es nur, bis nu (Parameter für die Stichprobengröße) etwa 200–250 beträgt, da Gamma( nu/2 ) auf ein numerisches Überlaufproblem stößt und einen fehlenden Wert zurückgibt.
//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>
Betreff: Berechnung der Stichprobengröße für TOSTHallo Elofar,
Ich habe ein gefunden Artikel Dies schien darauf hinzudeuten, dass Sie die Leistungsberechnung mithilfe eines t-Tests annähern könnten, bei dem alpha_ttest = 1-power_equiv, power_ttest = 1-alpha_equiv und die zu erkennende Differenz mit dem Schwellenwert für den Äquivalenztest übereinstimmt. Wenn Sie den Rechner für Trennschärfe und Stichprobengröße für zwei Stichprobenmittelwerte verwenden, würden Sie Alpha = 0,05 (1–0,95), Standardabweichung = 1, zu erkennende Differenz = 3 und Trennschärfe = 0,9 (1–0,1) angeben. Damit ergibt sich eine Gesamtstichprobengröße von 8, was mit Ihrer Option 1 übereinzustimmen scheint.
Hoffentlich hilft das!
