TOST のサンプル サイズの計算やあみんな！
コンテクスト：リファレンスとなるプロセス A があり、プロセス A との比較可能性を評価したいプロセス B を開発しました。 そのために、プロセス A の 3xSTD (標準偏差) をしきい値として使用する TOST (同等性テスト) を使用する予定です。 ここで、そのような変動を確実に検出できるようにするには、プロセス B を何回繰り返す必要があるかを知りたいと思います (実行にはかなりの費用がかかることがわかっています)。
オプション1 : サンプル サイズと検出力ツールを使用して、2 つのサンプル平均値の比較、アルファ 0.1 (プロセスごとに 2x0.05)、STD = 1、追加パラメーターなし、検出する差分 = 3 (プロセスの 3x STD) を使用したいと考えていました。 1)、パワー = 0.95、7 が得られるため、比較可能性を確保するためにプロセス B の 4 回の実行とプロセス A の 4 回の実行を比較します。
オプション 2 : (以下に示すように) t 分布を使用し、6 回の実行を提案するには:
2 つの選択肢についてどう思いますか。このケースではどちらが最適ですか? 私が思いつかなかった他のツールはありますか？
どうもありがとう ！ 
@マーティンデメル多分 ？
高度な統計モデリング基本的なデータ分析とモデリングデータの探索と視覚化マスカスタマイゼーション予測モデリングと機械学習品質およびプロセスエンジニアリングRe: TOST のサンプル サイズの計算はい、JMP 16 に含まれています。 DOE --> サンプルサイズエクスプローラー --> パワーメニューを使用して、1 および 2 サンプルケースの同等性検定を見つけます。
Re: TOST のサンプル サイズの計算JMP チームの皆様、
この機能はJMP16で追加されたのでしょうか？ もしそうなら、どこでしょうか？ 見つかりませんでした。
前もって感謝します
アン
Re: TOST のサンプル サイズの計算こんにちはジョン、
JMP SE/JMP 営業担当者に連絡して、JMP 16 の早期導入プログラム (EA) への招待状を提供してください (ユーザーであり、フィードバックを提供する意思がある場合に限ります)。 EA では、開発チームが潜在的な新機能を共有し、新しいバージョンで出荷される前にフィードバックを求めます。 これは、電力計算と等価性テストを実行する「新しい」方法について、また、予想と異なる点がある場合にフィードバックを提供する絶好の機会です。 そして、おそらく 5 月中旬から下旬にかけて、私の知る限り同等性テストを含む新しい検出力とサンプル サイズのプラットフォームが EA に発表されるでしょう。 皆様のご意見をお待ちしております。
一番、
マーティン
Re: TOST のサンプル サイズの計算@コーキング- 同等性テストが追加される可能性はありますか?
現在、それは Minitab などの同様のソフトウェアで実行できます -- https://support.minitab.com/en-us/minitab/18/help-and-how-to/statistics/equivalence-tests/supporting-topics/power-for-equivalence-tests/
*アヒル*
Re: TOST のサンプル サイズの計算そうです！
フォローアップの質問に答えるために、Power Calculator で使用するために私が選択したアルファとパワーの値は、実際には、あなたが探していたダブル アルファとパワーの値に基づいています。 明確にするために、JMP には現在同等性検定用の計算機がないため、2 サンプル t 検定検出力計算機を使用して検出力計算を近似するトリック (記事を参照) を使用しています。 このトリックには、2 サンプルの t 検定で通常使用する仮説が同等性検定によって切り替えられたという事実が関係しているため、いくつかの値を切り替える必要があります。 したがって、あなたのケースでは、次のように進めました。
1. アルファは 0.1 (2x0.05) が必要です。 トリックとしては、これは、計算機の検出力を 0.9 に設定することを意味します。つまり、1-(等価性テストを目的としたアルファ)です。
2. 検出力は 0.95 が必要です。 トリックとしては、計算機のアルファ レベルを 0.05 に設定することを意味します。つまり、1-(等価性テストを目的とした検出力)です。
パワーとアルファに使用する値を切り替える必要があることに注意してください。 私が使用した値がどこから来たのかを明確にするのに役立つことを願っています。
特定の値と具体的に一致させるために、個々の値ではなく合計アルファ値を使用するようにしました。 ただし、実際に 0.05 が達成したいグローバル信頼水準である場合は、おそらくその値を使用する必要があります。 値 0.1 を指定すると、合計サンプル サイズが小さくなりますが、これはグローバル信頼度 (90% 信頼度対 95% 信頼度) の制限を緩めるためです。 また、2 標本 t 検定はすでに 2 つの母集団が存在することを考慮しているため、グローバルな信頼水準が確実に維持されるようにすでに調整されています。
いくつかの簡単な数値を計算してみましたが、どちらの場合でも (アルファ=0.1 対 アルファ=0.05)、総サンプル サイズの全体的な差は 8 対 9 のみです。 したがって、最終的には、経営陣がリスクとリターンをどのように比較検討するかを決定することになります（世界的な信頼度 90% の場合は合計 8 つのサンプル対、世界的な信頼度 95% の場合は合計 9 つのサンプル）。
Re: TOST のサンプル サイズの計算わかりました、ありがとうございます!
私は R を持っていないので、スクリプトでこれを試してみます。Re: TOST のサンプル サイズの計算やあ@コーキング、
それはいいですね、ありがとう！ いくつかの質問:
1. アルファについては、母集団が 2 つあるため、両方に 1 ～ 0.95 のアルファを適用する必要があるため、ツールのグローバル アルファで 0.05x2=0.1 を使用する必要があると言われましたが、それについてどう思いますか?
2. 度数については0.9を使うのが普通でしょうか？
ご協力ありがとうございました!
Re: TOST のサンプル サイズの計算1 サンプルの場合、次の変数の値を指定します。
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
2 サンプルの場合、次の変数の値を指定します。
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
サンプル サイズを見つけるには、必要な検出力が達成されるまで N を増加させるループを実装するだけです。
審査のためにこれを当局に提出する必要があるというあなたの懸念は理解できます。私自身も規制対象のビジネスで働いており、このスクリプトに基づいて構築した計算機を使用した JMP アドインの検証プロトコルを使用しています。 PROC POWER に関する SAS ドキュメントには、1 および 2 サンプル TOST の電力計算の式が示されています。そのドキュメントを参照して計算が正確であることを確認したり、別のソフトウェア (たとえば R、ご希望であればそのためのスクリプトがあります) で再現したり、シミュレーションを通じて電力推定値を確認したりすることができます。組織内のどこかに SAS が導入されている場合は、proc power のプリントアウトを取得するだけで完了します。
Re: TOST のサンプル サイズの計算回答ありがとうございます。スクリプト全体を理解したかどうかはわかりませんが、何を変更すればよいでしょうか?
私の懸念は、この実験が「公式」（当局に提出される）であるため、そのようなスクリプトを使用するかどうかわからないということです...Re: TOST のサンプル サイズの計算TOST サンプル サイズの計算を行うアプリを開発しました。それを送信することはできませんが、Owen's Q を使用して SAS で TOST の電力計算を複製するために使用したスクリプトを共有することはできます。片面シナリオと両面シナリオのコードとそれぞれの例が含まれています。これは、信号対雑音比が小さいシナリオをうまく処理できないことに注意してください。これまでの私の経験では、Gamma( nu/2 ) が数値オーバーフローの問題に遭遇し、欠損値を返すため、nu (サンプル サイズ パラメーター) が約 200 ～ 250 になるまでしか機能しません。
//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>
Re: TOST のサンプル サイズの計算エロファーさん、こんにちは。
見つけました記事これは、alpha_ttest = 1-power_equiv、power_ttest = 1-alpha_equiv である t 検定を使用することで検出力の計算を近似できることを示しているようで、検出する差は同等性検定のしきい値と一致します。 2 つのサンプル平均に対して検出力とサンプル サイズの計算ツールを使用すると、alpha=0.05 (1-0.95)、StdDev=1、検出する差 = 3、および Power=0.9 (1-0.1) を指定します。 これにより、合計サンプル サイズは 8 となり、オプション 1 と一致しているように見えます。
お役に立てば幸いです!
