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 n'y avait aucune correction pour le scénario de test non paramétrique . Oui, je peux, en substance, effectuer le test en utilisant la plate-forme de test T à échantillon unique : et en exécutant l'option Tester la moyenne 2X et en sélectionnant les tests appropriés comme indiqué dans le graphique ci-dessous :
Mais je ne parviens pas à obtenir la région d'équivalence ni à formaliser le cadre TOST de la même manière, ce qui est ce que j'aime dans la plate-forme d'équivalence de test pour le cas supposé de normalité.
Donc, formellement, la demande concerne une version non paramétrique du TOST pour le test sur 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, intervalle de confiance de Hodges-Lehmann sur la différence médiane en utilisant Wilcoxon all -test NP des paires). Il ne s’agit que de la « version intervalle de confiance » du TOST. Cela fonctionne donc assez bien pour le cas de 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 d’un échantillon, dans la plateforme Distribution, je ne peux pas faire la même chose, pourquoi ? La seule façon que je connaisse de faire quelque chose de similaire serait d'utiliser des quantiles personnalisés dans la plate-forme de distribution de JMP , et cela fournit une estimation non paramétrique (mais 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 une norme de 90 % pour un niveau de signification de 5 %).
Ainsi (de moindre priorité), une fonctionnalité supplémentaire pourrait être le calcul d'une estimation d'intervalle de confiance non paramétrique à l'aide de Hodges-Lehmann sur la médiane de la plate-forme de distribution. Ou peut-être un intervalle de confiance de démarrage (ce que vous pouvez faire pour presque toutes les tables déjà dans JMP Pro avec Clic droit > Amorçage sur la sortie de la table de données).
