Livello: intermedio
Hadley Myers, ingegnere di sistema JMP, SAS
Chris Gotwalt, Direttore della ricerca e dello sviluppo statistici di JMP, SAS
La necessità di determinare gli intervalli di confidenza per combinazioni lineari di componenti della varianza casuale del modello misto, particolarmente critici nelle applicazioni farmaceutiche e delle scienze della vita, è stata affrontata con la creazione di un componente aggiuntivo JMP, dimostrato al JMP Discovery Summit Europe 2020 e disponibile al Comunità di utenti JMP . Il componente aggiuntivo utilizzava il bootstrap parametrico dei componenti della varianza del campione per generare una tabella di valori simulati e calcolare intervalli percentili "corretti per bias" (BC) su tali valori. Gli intervalli percentili BC sono migliori nel tenere conto dell'asimmetria nelle distribuzioni simulate rispetto agli intervalli percentili standard e uno studio di simulazione utilizzando un set di dati campione all'epoca ha mostrato valori α più vicini al vero con i primi. Questo lavoro riporta il rilascio della Versione 2 del componente aggiuntivo, che calcola entrambi i set di intervalli di confidenza (percentili standard e BC), nonché un terzo set, l'intervallo di confidenza “corretto per il bias e accelerato”, che ha il vantaggio dell’aggiustamento per gli effetti sottostanti di ordine superiore. Gli utenti avranno quindi la flessibilità di decidere autonomamente il metodo appropriato per i propri dati. Verrà dimostrata la nuova versione del componente aggiuntivo e verrà affrontata una panoramica dei vantaggi/svantaggi di ciascun metodo.
