Ich habe eine Bitte/Empfehlung für eine zukünftige Version von JMP. In der Ein-Stichproben-Äquivalenztestplattform in JMP 16.0.0 ist mir aufgefallen, dass es keine Korrektur für den nichtparametrischen Testfall gibt. Ja, ich kann den Test im Wesentlichen mit der T-Testplattform für eine Stichprobe durchführen: und indem ich die Option „Testmittelwert 2X“ ausführe und die entsprechenden Tests auswähle, wie in der Grafik unten gezeigt:
Aber ich kann weder den Äquivalenzbereich erhalten, noch kann ich das TOST-Framework auf die gleiche Weise formalisieren, was mir an der Test-Äquivalenzplattform für den Fall der Normalität gefällt.
Formal handelt es sich also um eine nichtparametrische Version des TOST für den Ein-Stichproben-Test .
Beachten Sie, dass ich für den Fall mit zwei Stichproben ein nichtparametrisches Konfidenzintervall für die Mediandifferenz berechnen und dieses mit dem praktischen Differenzbereich vergleichen und den TOST auf diese Weise effektiv ausführen kann (z. B. Hodges-Lehmann-Konfidenzintervall für die Mediandifferenz unter Verwendung des Wilcoxon-NP-Tests für alle Paare). Dies ist lediglich die „Konfidenzintervallversion“ des TOST. Dies funktioniert also für den Fall mit zwei Stichproben tatsächlich recht gut, ohne dass eine zusätzliche Funktion in der Äquivalenztestplattform in „Fit Y by X“ erforderlich ist.
Aber im Fall einer Stichprobe kann ich auf der Distributionsplattform nicht dasselbe tun. Warum? Die einzige mir bekannte Möglichkeit, etwas Ähnliches zu tun, wäre die Verwendung von benutzerdefinierten Quantilen auf der Distributionsplattform von JMP . Dies liefert eine nichtparametrische Schätzung (wenn auch nicht die von Hodges-Lehmann, und ich habe Probleme, die genaue gewünschte Abdeckung für das Konfidenzniveau des TOST anzugeben, das standardmäßig 90 % für ein Signifikanzniveau von 5 % beträgt).
Eine zusätzliche Funktion (mit niedrigerer Priorität) könnte also insgesamt die Berechnung einer nichtparametrischen Konfidenzintervallschätzung unter Verwendung von Hodges-Lehmann für den Median in der Verteilungsplattform sein . Oder vielleicht ein Bootstrapping-Konfidenzintervall (was Sie für fast jede Tabelle bereits in JMP Pro mit Rechtsklick > Bootstrap bei Datentabellenausgabe tun können).
