J'ai une demande/recommandation pour une future version de JMP.Dans la plate-forme de test d'équivalence à un échantillon de JMP 16.0.0, j'ai remarqué qu'il y a pas de correction pour le cas de test non paramétrique .Oui, je peux essentiellement effectuer le test à l'aide de la plate-forme de test T à un échantillon : et en exécutant l'option Test Mean 2X et en sélectionnant les tests appropriés comme indiqué dans le graphique ci-dessous :
Mais je ne peux pas obtenir la région d'équivalence ni obtenir le cadre TOST formalisé de la même manière, ce que j'aime dans la plate-forme d'équivalence de test pour le cas supposé de normalité.
Donc, formellement, la demande est pour une version non paramétrique du TOST pour le test à un échantillon .
Notez que pour le cas à 2 échantillons, je peux calculer un intervalle de confiance non paramétrique sur la différence médiane et le comparer à la région de différence pratique et exécuter efficacement le TOST de cette manière (par exemple, l'intervalle de confiance de Hodges-Lehmann sur la différence médiane en utilisant Wilcoxon tous -test de paires NP). Il ne s'agit que de la « version intervalle de confiance » du TOST.Cela fonctionne donc assez bien pour le cas à 2 échantillons sans avoir besoin d'une fonctionnalité supplémentaire dans la plate-forme de test d'équivalence dans Fit Y by X.
Mais dans le cas 1 échantillon, dans la plateforme Distribution, je ne peux pas faire de même, pourquoi ? La seule façon que je connaisse de faire quelque chose de similaire serait d'utiliser des quantiles personnalisés dans JMP La plate-forme de distribution de , et qui fournit une estimation non paramétrique (bien que pas celle de Hodges-Lehmann, et j'ai du mal à spécifier la couverture exacte souhaitée pour le niveau de confiance du TOST qui est un standard de 90% pour un niveau de signification de 5% ).
Ainsi (de priorité inférieure) une caractéristique supplémentaire pourrait être le calcul d'une estimation d'intervalle de confiance non paramétrique à l'aide de Hodges-Lehmann sur la médiane dans la plate-forme de diffusion. Ou peut-être un intervalle de confiance boot-strap (ce que vous pouvez faire pour presque chaque table déjà dans JMP Pro avec clic droit > Bootstrap sur la sortie de la table de données).
