我一直非常喜欢 JMP 中的等效性检验。 为一个分发平台中的单样本场景我喜欢这个输出，因为它有一个很好的图形表示等价界限，上面覆盖了平均值的置信区间。 您还可以在底部获得经过深思熟虑的解释声明。
在Fit Y by X 平台中的多样本场景它的解释性较差。 我正在与几位工程师开会，他们不知道如何解释这两个正态分布，并表示他们肯定更喜欢单样本情况。
我的建议是在“Fit Y by X”中创建与您在“分发”平台中看到的类似的输出。 对于上面的示例，可以使用基于实际输出（以 3.02 为中心）的红色置信区间轻松显示 [-6, +6] 的等价界限。
这里有一些精彩的文献，有助于解释这个新的“diffogram”图是什么以及如何正确解释它，感谢 jmp 客户支持！
“它[差异图]最常用于平均值的成对比较，但也可用于可视化等价性测试的结果。请参阅差异图的 JMP 文档以进行多重比较： https://www.jmp.com/support/help/en/16.0/#page/jmp/multiple-comparisons.shtml?os=mac&source=application&utm_source=helpmenu&utm_medium=application#ww1067701 。
SAS 论文第 3-5 页对该图有更详细的解释： https://support.sas.com/resources/papers/proceedings14/1902-2014.pdf 。 本文还演示了您建议的图（具有等价区域的数轴上的一维置信区间）。本书更详细地描述了差异图：Hsu, Jason (1996) Multiple Comparisons Theory andMethods, Chapman & Hall/CRC: Boca Raton。 但您可能无法免费访问此内容。
在差异图中，X 轴绘制第一组的平均值，Y 轴绘制第二组的平均值。对角线上还有一个隐含的第三轴，它显示平均值之间的差异以及差异的置信区间。 与建议的一维图相比，差异图的主要优点是它绘制了所比较的两组的平均值（而不是仅显示差异），这为置信区间提供了自然的排序。当进行多次比较时，该实用性变得最为明显。差异图简洁地绘制了许多比较。请注意，您还可以选择一个点并查看等价 TOST 测试表中突出显示的相应行。”
这等价测试Oneway 平台中的报告大大增强了JMP 16 :
我有一个有点相关的请求。 我们经常使用应急图来显示组之间的比例结果。 下面显示了 3 组的产量图示例（产量为“好”=G 或“坏”=B）。 在该图上包含置信区间将非常有用，这样用户在查看该原始图时就不会产生组间差异的错误感觉。 查看此图并不能说明各组是否不同，具体取决于每组的 N 数。
在 JMP 16 中，我们正在按照此处的建议改进 Fit Y by X 中的等价性检验。
