顯示 2 條劑量反應曲線的等效性我正在尋找兩條劑量反應曲線的等效性測試，在所附數據集中，我將其在“測量”類別中稱為“預測”和“校正”。
當評估為專業建模 > 擬合曲線時
Y = 份數/μL
X = 份數/μL（理論值）
組 = 測量
並進行線性擬合併測試等效性，我們看到斜率是等效的，但截距不同。 我相信這是因為我們正在陷入檢測的噪音中。 也就是說，斜率存在一個發散點，95%CI 的發散點應反映兩個衡量指標等效的較低點。
為了嘗試解決這個問題，我用 X 繪製了 Fit Y
Y = 拷貝數/μL
X = 拷貝數/μL（理論值）作為標稱值
通過 = 測量
將平均值和 SD 製成表格 > 製作組合數據表
在結果數據表中，我們可以看到 95% CI 在 25 和 2.5 個拷貝/μL 之間存在差異，如在兩個 95% CI 範圍內找到的每個測量值的平均值所示。
我的兩個問題是，1）這是一種有效的方法嗎？如果是，2）我如何預測分歧點？
謝謝！
史蒂夫·H
高級統計建模數據探索和可視化回复：顯示 2 條劑量反應曲線的等效性感謝您的解釋。
您不需要按平均值和標準差來匯總數據。 JMP 將為您做到這一點。 請使用您的原始數據表遵循此過程。
1. 確保理論副本和測量數據列使用標稱建模類型。 （我認為他們是這樣做的。）確保測量的副本使用連續建模類型。
2. 選擇“分析”>“用 X 擬合 Y”。將副本分配給 Y 角色。 將測量分配給 X 角色。 將理論副本分配給“按”角色。 單擊“確定”。
3. 現在，每個理論級別都有單獨的“副本”與“測量”。 按住 Windows 上的 Control 鍵或 Macintosh 上的 Command 鍵，單擊頂部輪廓旁邊的紅色三角形，然後選擇等效測試。 您必須輸入被認為最大但實際上仍然相同的差異。 例如，假設如果理論樣本 = 0.3 的測量副本在 1 範圍內，則輸入 1，然後單擊“確定”：
JMP 更新了第一個分析：
在此演示中，觀察到的差異在統計上並不相等。
4. 對每個樣品重複最後一步。
這是下一個示例：
該樣本在統計上是等效的。
請參見本文檔在幫助系統中。
回复：顯示 2 條劑量反應曲線的等效性嗨馬克，
感謝您幫助新手。 在兩個數據集中，“預測”是逆向預測的結果（方法 1），“校正”是根據稀釋因子調整的實際測量結果（方法 2）。 方法 1 需要參考標準曲線未知數，而方法 2 是直接測量。 我想問的問題是，所報告的值是否彼此一致並具有足夠的置信度？
回复：顯示 2 條劑量反應曲線的等效性您沒有分享兩條劑量反應曲線。 您分享了兩條標準曲線與標準值的逆預測。
在“按”角色中使用“測量”進行的分析會生成兩個獨立的分析。 相反，您應該使用“協方差分析”模型來一起分析數據。 選擇“分析”>“擬合模型”並將列分配給分析角色，如下所示：
點擊運行，結果如下：
截距與 0 沒有顯著差異。 正如預期的那樣，斜率很大。 測量值也很重要，表明兩次測量值之間的截距不同。 最後，交互作用的交叉項很顯著，表明兩次測量之間的斜率也不同。
