동등성 테스트여보세요
샘플의 순도를 측정하고 동일함을 증명하는 두 가지 분석 방법을 비교하고 싶습니다. 나는 그들이 정확히 동일한 결과를 제공하지 않는다는 것을 알고 있습니다. 즉, 차이의 평균이 0이 아니라는 것을 의미합니다. 그러나 나는 그들의 결과 사이의 차이가 2% 미만이라는 것을 증명하기만 하면 됩니다. 내 데이터는 28개의 서로 다른 샘플을 기반으로 하며 각 샘플은 각 방법별로 한 번씩 분석되었습니다. 우리는 순도 차이에 대한 양면 t-검정으로 동등성을 테스트했지만 이 테스트가 개념을 증명하는 데 가장 적절한지 확신할 수 없습니다. 데이터는 정규 분포를 따르지 않습니다. 누군가 이것에 대해 조언해 주시겠습니까?
해석학데이터 테이블Re: 동등성 테스트안녕 @CentroidJackal1 ,
당신이 제시하고 제안하는 방식은 확실히 데이터를 평가하는 한 가지 방법입니다. 그러나 명심해야 할 것은 결과의 차이가 2% 미만이어야 한다고 말할 때 방법 A 또는 방법 B 중 2%는 어느 것입니까? 이 부분은 잘 설명되지 않았습니다.
데이터를 보는 또 다른 방법은 다음과 같은 평균차 플롯을 사용하는 것입니다. 블랜드 알트만 분석. 링크에서 읽어보실 수 있습니다. 이것은 두 가지 다른 방법이 본질적으로 동일한지 평가하고 데이터에 편향이 있는지 그리고 한 방법과 다른 방법에서 오는지 여부를 확인하는 좋은 방법입니다. BA 분석에는 정규 분포 데이터가 필요하지 않습니다.
도움이 되었기를 바랍니다!,
DS
Re: 동등성 테스트방법 비교에 대한 오랜 표준(예: NCCLS, IUPAC, ICH)이 많이 있습니다. 여기에는 정확도, 정밀도, 선형성, 검출 또는 정량의 한계 등 측정의 여러 측면이 포함될 수 있습니다. 이변량에서 직교 맞춤 명령을 사용하여 X 및 Y의 오류를 최소화하는 데밍 회귀를 수행할 수 있습니다. JMP 17에는 Passing-Bablok 회귀 및 Bland-Altman 분석도 포함됩니다. 그 동안에 대한 JMP 도움말 장을 참조하십시오. 측정 시스템 분석 더 많은 아이디어를 위해.
