显示 2 条剂量反应曲线的等效性我正在寻找两条剂量反应曲线的等效性测试，在所附数据集中，我将其在“测量”类别中称为“预测”和“校正”。
当评估为专业建模 > 拟合曲线时
Y = 份数/μL
X = 份数/μL（理论值）
组 = 测量
并进行线性拟合并测试等效性，我们看到斜率是等效的，但截距不同。 我相信这是因为我们正在陷入检测的噪音中。 也就是说，斜率存在一个发散点，95%CI 的发散点应反映两个衡量指标等效的较低点。
为了尝试解决这个问题，我用 X 绘制了 Fit Y
Y = 拷贝数/μL
X = 拷贝数/μL（理论值）作为标称值
通过 = 测量
将平均值和 SD 制成表格 > 制作组合数据表
在结果数据表中，我们可以看到 95% CI 在 25 和 2.5 个拷贝/μL 之间存在差异，如在两个 95% CI 范围内找到的每个测量值的平均值所示。
我的两个问题是，1）这是一种有效的方法吗？如果是，2）我如何预测分歧点？
谢谢！
史蒂夫·H
高级统计建模数据探索和可视化回复：显示 2 条剂量反应曲线的等效性感谢您的解释。
您不需要按平均值和标准差来汇总数据。 JMP 将为您做到这一点。 请使用您的原始数据表遵循此过程。
1. 确保理论副本和测量数据列使用标称建模类型。 （我认为他们是这样做的。）确保测量的副本使用连续建模类型。
2. 选择“分析”>“用 X 拟合 Y”。将副本分配给 Y 角色。 将测量分配给 X 角色。 将理论副本分配给“按”角色。 单击“确定”。
3. 现在，每个理论级别都有单独的“副本”与“测量”。 按住 Windows 上的 Control 键或 Macintosh 上的 Command 键，单击顶部轮廓旁边的红色三角形，然后选择等效测试。 您必须输入被认为最大但实际上仍然相同的差异。 例如，假设如果理论样本 = 0.3 的测量副本在 1 范围内，则输入 1，然后单击“确定”：
JMP 更新了第一个分析：
在此演示中，观察到的差异在统计上并不相等。
4. 对每个样品重复最后一步。
这是下一个示例：
该样本在统计上是等效的。
请参见本文档在帮助系统中。
回复：显示 2 条剂量反应曲线的等效性嗨马克，
感谢您帮助新手。 在两个数据集中，“预测”是逆向预测的结果（方法 1），“校正”是根据稀释因子调整的实际测量结果（方法 2）。 方法 1 需要参考标准曲线未知数，而方法 2 是直接测量。 我想问的问题是，所报告的值是否彼此一致并具有足够的置信度？
回复：显示 2 条剂量反应曲线的等效性您没有分享两条剂量反应曲线。 您分享了两条标准曲线与标准值的逆预测。
在“按”角色中使用“测量”进行的分析会生成两个独立的分析。 相反，您应该使用“协方差分析”模型来一起分析数据。 选择“分析”>“拟合模型”并将列分配给分析角色，如下所示：
点击运行，结果如下：
截距与 0 没有显着差异。 正如预期的那样，斜率很大。 测量值也很重要，表明两次测量值之间的截距不同。 最后，交互作用的交叉项很显着，表明两次测量之间的斜率也不同。
