等效性检验你好
我想比较两种测量样品纯度的分析方法并证明它们是等效的。 我知道他们没有提供完全相同的结果，这意味着他们的差异的平均值不是 0。 但是，我只需要证明他们的结果之间的差异小于 2%。 我的数据基于 28 个不同的样本，每个样本通过每种方法分析一次。 我们用纯度差异的双边 t 检验测试了等价性，但我们不确定这个测试是否最适合证明这个概念。 请注意数据不是正态分布的。 有人可以就此提出建议吗？
分析数据表回复：等价测试你好@CentroidJackal1 ,
您呈现和提议的方式绝对是评估数据的一种方式。 不过要记住的一件事是，当您说结果的差异需要小于 2% 时，是方法 A 还是方法 B 的哪一个的 2%？ 这部分没有很好的解释。
查看数据的另一种方法可能是使用均值差图，很像布兰德-奥特曼分析。 您可以从链接中阅读它。 这是评估两种不同方法是否本质上等效并查看数据中是否存在任何偏差以及它是否来自一种方法与另一种方法的好方法。 BA 分析不需要正态分布的数据。
希望这可以帮助！，
DS
回复：等价测试有许多关于方法比较的长期标准（例如，NCCLS、IUPAC、ICH）。 它可能涉及测量的多个方面：准确度、精密度、线性、检测限或定量等。 您可以使用 Bivariate 中的 Fit Orthogonal 命令执行戴明回归，以最大限度地减少 X 和 Y 中的误差。 JMP 17 还将包括 Passing-Bablok 回归和 Bland-Altman 分析。 同时，请参阅 JMP 帮助章节测量系统分析更多想法。
