Tengo una solicitud/recomendación para una versión futura de JMP. En la plataforma de prueba de equivalencia de una muestra en JMP 16.0.0, noté que no hay corrección para el caso de prueba no paramétrico . Sí, puedo, en esencia, realizar la prueba utilizando la plataforma de prueba T de una muestra: y ejecutando la opción Probar media 2X y seleccionando las pruebas apropiadas como se muestra en el siguiente gráfico:
Pero no puedo obtener la región de Equivalencia ni puedo formalizar el marco TOST de esta misma manera, que es lo que me gusta de la Plataforma de Equivalencia de Pruebas para el caso de normalidad supuesta.
Entonces, formalmente la solicitud es para una versión no paramétrica del TOST para la prueba de una muestra .
Tenga en cuenta que para el caso de 2 muestras puedo calcular un intervalo de confianza no paramétrico en la diferencia de medianas y compararlo con la región de diferencia práctica y ejecutar efectivamente el TOST de esta manera (por ejemplo, intervalo de confianza de Hodges-Lehmann en la diferencia de medianas usando todos los métodos de Wilcoxon). -prueba NP de pares). Esta es sólo la “versión de intervalo de confianza” del TOST. Entonces, esto realmente funciona bastante bien para el caso de 2 muestras sin necesidad de una función adicional en la plataforma de Prueba de Equivalencia en Fit Y by X.
Pero en el caso de 1 muestra, en la plataforma de Distribución, no puedo hacer lo mismo, ¿por qué? La única forma que conozco de hacer algo similar a esto sería usar Quantiles personalizados en la plataforma de distribución de JMP , y eso proporciona una estimación no paramétrica (aunque no la de Hodges-Lehmann, y tengo problemas para especificar la cobertura exacta deseada). para el nivel de confianza del TOST, que es un estándar del 90% para un nivel de significancia del 5%).
Por lo tanto, una característica adicional (de menor prioridad) podría ser el cálculo de una estimación del intervalo de confianza no paramétrico utilizando Hodges-Lehmann en la mediana de la Plataforma de Distribución. O tal vez un intervalo de confianza limitado al arranque (que puede hacer para casi todas las tablas que ya están en JMP Pro con Clic derecho > Bootstrap en la salida de la tabla de datos).
