こんにちは。 私の名前はマークベイリー。
私はあるシニア分析ソフトウェアテスターでJMP。
私の同僚今日はジャンフ英語丁さん、
あるシニア研究統計学者開発者。
私は行くに始めるのプレゼンテーション
についていくつかの新しいアプローチに比較それ意思なれ利用可能でJMP 17.
私は行くに始める以上。 私しないでください知るなぜ。
こんにちは。 私の名前はマークベイリー。
私はあるシニア分析ソフトウェアテスターでJMP。
私の共同発表者今日は建峰丁さん、
あるシニア研究統計学者そして開発者。
私は行くに始めるとの導入に私たちのトピック。
前に私たちは話すについて特定の比較、
結婚したのようにに導入いくつかの基本的概念。
全てのこれもっているにするいつだった比較する人口。
比較する人口はあるとても一般タスク。
の比較、私たちは希望、意思鉛にある決断間二仮説。
サンプルからこれら人口は頻繁集めましたのためにの比較。
S統計的な推論できる提供するいくつかの貴重な情報について私たちのサンプル。
で特定の、
はそこには十分な証拠に拒否する1つ仮説についてこれら人口。
明確な声明のの仮説は
本当に不可欠に作るの正しい選択のあるテストのためにあなたの比較。
これら仮説代表する二互いにエクスクルーシブアイデア
それ一緒に含むののみ可能性。
彼らは呼ばれたの代替そしてヌル仮説。
の代替仮説
は本当にある声明についての結論それ私たちは欲しいに請求。
それ奉仕するに代表するの人口そしてそれ意思必要とする十分な証拠
に打倒の他の仮説、どれのはのヌル仮説。
それ州の反対する結論それしなければならないなれ克服すると強い証拠。
それ奉仕するとしてある参照のために比較そしてその想定されるになれ真実。
これは重要それ私たちは選別これ外今日なぜなら歴史的に、
統計的トレーニングもっている提示されたのみ1つ方法のを使用してこれら仮説。
のほとんど頻繁教えた統計的テスト
は使用済みに実演するある違い間の人口。
しかしそれはないののみ可能性。
の足らないの理解についてこれ区別
できる鉛に悪用これらテスト。
の選択のあるテストはないある案件ののデータそれは集めました
またはどうやってのデータは集めました。
その厳密にある案件のの述べました仮説
のためにの目的のあなたの比較。
しましょう見てで二似ている例それは実は基本的に違う。
しかししましょう始める外どこ私たちは持っているある目的の実演するある違い。
でこれ例、しましょう言う私するだろうのようにに実演するそれある変化で温度
意思原因ある新しい結果、の改善多分。
私たちは欲しいに請求それある新しいレベル
の私たちの応答意思結果から変化のプロセス温度。
良い使用ある設計実験に無作為にサンプルからある人口
のためにの低い温度状態そしての高い温度状態。
の二仮説はのヌル州
それの温度するない影響するの結果。
これ意思なれ私たちの参照。
の代替州私たちの請求、
どれのはの温度影響を与えるの結果、
しかしのみもしの証拠は強い十分に拒否するのヌル仮説。
全て右、これは行くに音とても似ている、しかしそのその通りの反対。
でこれ場合、の例二、私たちは必要に実演する同等品。
ここ私たちは欲しいに実演する
それある温度変化雌鹿ない原因ある新しい結果。
それは、後の変化、私たちは持っているの同じ結果。
のために例、これかもしれないなれの場合どこ
私たちはは計画に変化のプロセス温度
に改善するの収率、
しかし私たちは欲しいに作るもちろんそれそれしません変化
のレベルのの不純物で私たちの製品。
私たちはデザインの同じ実験に集めるの同じデータ
そして私たちは持っているの同じ二仮説、しかし今彼らは逆転した。
そののヌルそれ州それの温度影響を与えるの結果、
それは、あるよある違い、
その間の代替州
それ私たちの変化で温度意思ない影響するの結果。
は私たちはテストのためにある違いまたはのために同等物？
本当に私たちは見るそれからこれら例
それそのないのデータ、のデータ同一、しかしのテストは違う。
の選択はないについてのデータ、
そのについて私たちの請求、またはで他の言葉、どうやって私たちは州私たちの仮説。
また覚えてそれ仮説テストは一方向性。
彼らは仕えるのみに拒否するあるヌル仮説
のある高い確率いつその間違い。
で私たちのプレゼンテーション今日、
結婚したのようにに導入いくつかの新しい同等品テストとして良いとしていくつかの
追加メソッドそれは使用済みいつ比較する二測定システム。
私は今行くに手それ以上に建フェNGに話すについて等価テスト。
ありがとうマーク。
こんにちは。
私はディン・ジャンフォン。
私はある研究統計学者開発者でJMP。
でこれビデオ私は行くに話すについての等価、
非推論そして優位性テストでJMP 17.
の古典的な仮説テストの上の左
はのテストそれほとんど品質専門家はおなじみと。
それは頻繁使用済みに比較する二またはもっとグループのデータ
に決定するかどうか彼らはは統計的に違う。
のパラメーターデータできるなれある平均応答
のために継続的な結果そしてある割合いつの結果変数はバイナリ。
シータtを表しますの応答から処理グループ
そしてシータゼロを表します応答からあるコントロールグループ。
そこにはは三つ種類ののクラシック仮説テスト。
の初め1つはの二側面のあるテストそしての休むは1つ側面のあるテスト。
もしあなたは探しているでこれ二側テストの上の左、
のいいえ仮説はそれの処理手段は同じ
そしての代替仮説はそれの処理手段は違う。
時々私たちは本当に必要に確立するそれものは実質的にの同じ
そしての機械にするそれは呼ばれたの等価テスト。
アン同等テストはに見せるの違いでシータtそしてシータゼロ
は内である事前に指定されたマージンデルタ
そして許可する私たちに結論するの等価とある指定された自信レベル。
もしあなた見てでの等価テスト、のいいえ仮説はそれ
の扱う声明手段は違うそしての代替仮説はそれ
の処理手段は内である修理済みデルタの1つ別の。
これは違うからの二側面のある仮説テストの上の左。
別の代替テストシナリオはの非劣性テスト、
どれの目的に実演するそれ結果はない実質的に悪い。
そこにははまたあるテストシナリオ呼ばれた優位性テスト、
それは似ているに非劣性テスト、
を除外するそれのゴールはに実演するそれ結果は実質的により良い。
そこにはは五違う種類の同等タイプテスト
依存するの上の状況。
いつすべき私たちは使用これテスト意思なれ議論した次。
これらテストはとても重要で業界、
特にでのバイオテクノロジーそして製薬業界。
ここはいくつかの例、
もしのゴールはに見せるそれの新しい処理
するない異なる大幅からの標準1つ
によるもっとよりもいくつかの小さいマージン、それから同等テストすべきなれ使用済み。
のために例、あるジェネリック薬それは少ない高い
そして原因少し側効果よりもある人気のある名前ブランド化された薬。
あなたするだろうのようにに証明するそれもっている同じ効能としての名前ブランド1つ。
の典型的なゴールで非劣性テストはに結論する
それある新しい処理またはプロセス
はない大幅悪いよりもの標準1つ。
のために例、ある新しい製造業プロセスはもっと早く。
あなたするだろう作るもちろんそれ作成しますいいえもっと製品欠陥よりもの標準プロセス。
あ優位性テスト試してみますに証明する
それの新しい処理は実質的により良いよりもの標準1つ。
のために例、ある新しい肥料もっているされた発展したといくつかの改善。
の研究望むに見せる
それの新しい肥料はより良いよりもの現在肥料。
どうやってにセット上の仮説。
のグラフの上の左、
要約するこれら五違うタイプの同等タイプテストとても素敵に。
これグラフは作成したによるSASステータスカレッジ、ジョンカステッローそしてドナワッツ。
あなたできる探す彼らの白紙簡単にの上のウェブ。
選択するどれのテスト依存するの上の状況。
のためにそれぞれのの状況、
の青地域はの地域それあなたは試していますに確立するとのテスト。
のために同等分析、あなたできる構築するの等価地域
とアッパーバウンドシータゼロプラスデルタそしてより低いバウンドシータゼロマイナスデルタ。
あなたできる行為の等価テストによるチェック中
かどうかの自信間隔のシータ
嘘全体的にでの青等価地域。
同じく、あなたできる行為ある非劣性テストによるチェック中
かどうかの自信間隔のシータ
嘘全体的にその上のより低いバウンドもし大きいシータはより良い、
または下にのアッパーバウンドもし小さいシータはより良い。
これらテストは利用可能で1つ方法のために比較する普通手段
そして不測の事態でのために比較する応答料金。
のグラフィカルなユーザーインターフェースの等価テスト打ち上げダイアログ
作るそれ簡単のためにあなたに探すのタイプのテスト
それ対応するに何あなたは試していますに確立する。
あ[聞こえない 00:12:00]での報告要約するの比較とてもうまく
そして作るそれ簡単のためにあなたに解釈するの結果。
次、私は行くに実演する等価テスト。
私は行くに使用のデータセット呼ばれた薬測定。
それはJMPでサンプルデータとして私の初め例。
12違う科目だった与えられた三つ違う薬物あ、 BそしてC.
そして32継続的な測定値は集めました。
私たちは行くにシータYX、
そして私たちは負荷の応答そして治療。
これ意思持ってくるの1つ方法分析。
下の赤三角形探すの等価テスト。
そこにはは二オプション手段そして標準逸脱。
私たちはは行くに集中の上手段でこれ話す。
私たちは持ってくるの対話そしてあなたできる選択するあるテストそれあなたするだろうのようにに行為
そしてのグラフ意思代表するの選択されたテスト。
のためにの優位性または非推論テストそこにはは二シナリオ。
大きい違いはより良いまたは小さい違いはより良い。
選ぶオプション依存するの上の状況。
あなたまた必要に特定のマージンここのためにのデルタ。
あなた必要に特定の意義レベルアルファとして良い。
あなたできる選ぶ使用プールされた分散または不平等分散に走るのテスト。
あなたできるする全てペア賢い比較
またはあなたできるするある比較とのコントロールグループ。
だった行くに走るの等価テスト初め
そして私たちは意思特定の三つとしてマージンのためにの違い。
私たちはクリックのわかったボタン。
ここはの結果のの等価テスト。
からこれ森林区画あなたできる見るそれ
の自信間隔のためにの主要違い間薬あそして薬C
は完全に含まれているでこれ青等価地域。
の最大P値はゼロ少ないよりも.05。
私たちはできる結論するにの.o5意義レベル。
薬あそして薬Cは同等。
しかしもし私たちは見てで薬あそしてB、薬BそしてC
私たちはできる見る彼らの自信間隔のの主要違い
は両方超えてこれ青地域。
での.05意義レベル
私たちはできない結論するそれ薬あそしてBまたは薬BそしてCは同等。
仮定する薬Cは私たちの標準薬そして私たちはするだろうのようにに探す外
もしの測定値の薬あまたはBは多くのより良いよりも薬C.
私たちはできる走るある優位性テストに証明する。
させて自分近いこれ概要注記初めそして私たちは持ってくるの打ち上げ対話また。
これ時間だった行くにするある優位性テスト。
のためにこれテスト私たちは信じる大きい違いはより良い。
ここ私たちは保つこれ選択。
あまたのためにこれ勉強私たちは欲しいにセット薬Cとして私たちのコントロールグループ。
私たちはプラグでのデルタ、のマージン.04のためにこれ場合クリックわかったボタン。
ここはの結果のために優位性テスト。
からの森プロットあなたできる簡単に見るそれの自信間隔
の平均違い間薬BそしてC
は完全に含まれているでこれ優れた地域
そしてのP値は少ないよりも.05 。
私たちは結論するそれ薬Bは優れたに薬C.
の自信間隔の平均違い
間薬あそしてCは超えてこれ青地域。
のP値ここは多くのより大きいよりも.05 。
私たちは結論するでの.05意義レベル
私たちはできない結論するそれ薬あは優れたに薬C.
これ結論私の初め例。
今私は行くに使用ある2番例
に使用の相対的危険間二比率
に見せるあなたどうやってに行為ある非劣性テスト。
持ってくるのデータテーブル。
のトライアルは試すに比較するある薬
呼ばれたフィダックスとして代替に薬バンコのためにの処理の結腸感染症。
両方薬物持っている似ている効率そして安全性。
221外の224患者扱うとフィダックス
達成臨床的までに治すの終わりの勉強。
比較するに223外の257患者治療されたとヴァンコ。
だった行くに打ち上げ鉄Yによるバツまた。
そして置く私たちの応答そしてある処理変数そしてアカウント意思なれフレグ。
以来の応答変数はカテゴリー的な。
不測の事態分析は生産された
そして全てのテストここはベースのの上古典的な仮説テスト。
のP値示唆する私たちそれ私たちはできない結論する
それ臨床的Qは違う横切っての薬。
しかしのためにこれ勉強私たちは本当に欲しいに探す外
もし薬フィダックスはない劣ったに薬ヴァンコ。
私たちは行くに赤三角形メニュー、探す同等テスト。
そこにはは危険違いそして相対的危険。
私たちはは行くに選ぶ相対的危険にするこれ場合。
での打ち上げ対話私たちは選ぶ非劣性テスト
そしての大きい比率は好ましいによる私たちのためにこれ勉強。
私たちはまた必要に探すのカテゴリー興味。
のためにこれ勉強私たちは選択するはいとしてあるカテゴリーの興味
そして私たちはまた必要にプラグで私たちの比率マージンここ。
私たちは特定ゼロ.09。
私たちはクリックわかったボタンそしてここはの結果の非劣性テスト。
からの森プロットあなたできる簡単に見るそれ
の自信間隔のためにの相対的危険間薬フィダックスと薬バンコ
は完了しました含まれているでこれ劣っていない地域。
私たちは結論するでの.05意義レベル、
薬フィダックスはない劣ったに薬ヴァンコ。
これ結論私の話すそして私意思与えるそれ戻るにマーク。
感謝あなたジャインフェン。
私は行くに今話すについてあるとても一般手順呼ばれた方法比較。
そのある標準練習するいつでも新しい測定値はいる発展した。
私たちは持っているに仮定するそれそこにははある標準方法それ存在しますすでに
に測定のレベルのいくつかの量。
多分そのの温度またはの効力のある薬。
新しい方法もっているされた発展したのためにいくつかの理由。
私たちは欲しいに作るもちろんそれそのパフォーマンスは匹敵しますにの標準方法。
今日そこにはは多くの標準それ持っているされた発展した
以上多くの年による様々な組織に作るもちろんそれこれは終わりきちんと。
何私たちはするだろう希望はそれの新しいテスト方法
理想的には戻り値の同じ価値としての標準方法。
散りばめられたプロットののテスト方法対の標準方法
するだろう見せるそれのデータ同意するとの身元ラインY=X 。
しかしのコースのデータポイントしません完璧に同意する
なぜならの測定エラー
で両方の標準方法そしての新しいテスト方法。
回帰分析できる決定するの最高フィットラインのためにこれデータ
そしての推定モデルパラメーターできるなれ比較したにそれ身元ライン。
これ終わる上いる述べましたでの二仮説としてが続きます。
のヌル仮説
言うそれ彼らはない匹敵しますそしてそれで別の方法の言ってるそれは
のインターセプトはないゼロそしてのスロープはない1つ。
の代替
を表します私たちの請求それの新しい方法は匹敵します
そしてそれで私たちはするだろう期待するのインターセプトになれゼロそしてのスロープになれ1つ。
良い比較するによるを使用して回帰そして普通最小二乗回帰
仮定しますある少し違うもの。
それ仮定しますそれYそしてバツは直線的に関連している。
それ仮定しますそれそこにはは統計的エラーでYしかしないでバツ。
これら統計的エラーは独立したのYさんそれは、彼らは絶え間ないのために全てY.
あるよいいえデータそれ力を発揮する過剰な影響の上の見積り。
しかしでの場合のある方法比較、
のデータ頻繁違反する1つまたはもっとのこれら仮定。
そこにはは測定エラーでの標準方法として良い。
また、のエラーはないいつも絶え間ない、
でどれの場合私たちはかもしれない観察するそれの係数の変化は絶え間ない。
それは、のエラーは比例、しかしの標準偏差はない絶え間ない。
ついに、そこにはは頻繁外れ値現在
それできる強く影響の推定のこれらパラメーター。
他の回帰メソッドできるヘルプ。
デミング回帰意思同時に最小化する
の少しでも二乗エラーで両方Yそしてバツ
そして通過Bブロック回帰はあるノンパラメトリック方法。
そのベースのの上の中央値の全て可能ペアごと坂道
そしてなぜならのそれその耐性のあるに外れ値そして非絶え間ないエラー。
のデミング回帰は利用可能でJMP
を通しての二変量プラットホームを使用してのフィット直交指示。
デミング回帰できる見積もりの回帰いくつかの方法。
それできる見積もりのエラーで両方Yそしてバツ、
またはそれできる仮定するそれのエラーでYそしてバツは等しい、
またはそれできる使用ある与えられた比率のエラーのYにバツ。
通過バブロkは今利用可能でJMP 17、
またを通しての二変量プラットホームを使用してのフィット通過バブロック指示。
それまた含まれています小切手のためにの仮定それ
の測定値は非常に積極的に相関のある
そして展示するある線形関係。
あるよまたある比較による違い。
の当たり障りのない-アルトマン分析比較する
のペアごと違いにのペアごと手段
に評価のバイアス間これら二測定。
の結果は提示されたである散らばるプロットのY対バツのためにあなたの検査
そしてまたに見るもしそこにははどれでも異常での違い。
これは全て提供されたを通してのマッチペアプラットホーム平行と
いくつかの仮説テスト。
病気今実演するこれら特徴。
私は行くに見せるあなたデミング回帰のために完全
それは実はされた利用可能でJMPのために多くの年。
私は行くに使用あるデータテーブルどれのもっている測定値のために20サンプル
によるの標準方法そしてそれから四違うテストメソッド。
私はただ行くに使用方法1.
私始めるこれによる選択するの分析するメニューセットYによるバツ。
の標準行きますでのバツロール、その間の方法1つ行きますでのYロール。
ここ私たちは持っているの散らばるプロットに始めると。
病気クリックの赤三角形そして選択するフィット直交
そしてあなたできる見るの違う選択肢私言及されたただある一瞬前。
私は行くに持っているJMP見積もりのエラーでYそしてバツ。
あるよある最高フィットラインを使用してデミング回帰平行と
情報についてそれ。
私たちはできる見るそれ私たちのインターセプトのためにの推定ラインは近いにゼロ、
私たちのスロープは近いに1つ、そしてで事実私たちの自信間隔含まれています1つ。
今私は行くに見せるあなた通過悪いブロック。
私戻るにの同じ赤三角形、
選択するフィット通過バブロック、
そしてある新しいフィットしたラインは追加したに私の散らばるプロット。
それ見た目とても多くののようにの結果からのデミング回帰。
しかし覚えてそれ通過バブロック
は耐性のあるに外れ値または非定数分散。
初め私たちは持っているケンダルさんのテストそれは伝える私たちについての相関。
ポジティブ相関は統計的に重要な。
私たちはそれから持っているあるテスト、あるチェックのために直線性、
そして私たちは持っているある高いP-価値ここ示す私たちはできない拒否する直線性。
ついに私たちは持っているの回帰結果。
私見るそれ私持っているのインターセプト近いに1つ、しかしの間隔含まれていますゼロ、
それで私できない拒否するゼロ。
のスロープは近いに1つ。
私の間隔含まれています1つ、それで私できない拒否するそれのスロープは1つ。
ついに、を使用して通過バブロックこれ曲線メニュー、
病気クリックの赤三角形そして選択する当たり障りのない-アルトマン分析。
これ打ち上げるのマッチペアプラットホーム、それでそのある別窓。
ここ私たちはは探しているでのペアごと違い
間方法1つそしての標準
対の平均のそれらの二価値観。
だったを使用してこれに評価あるバイアス。
の当たり障りのない-アルトマン分析報告されていますでの底。
のバイアスはの平均違い。
私たちは希望それそのゼロ。
の見積もりはないその通りゼロ、
しかし私たちはできる見るそれの自信間隔含まれていますゼロ、
それで私たちはするだろうない拒否するゼロ。
私たちはまたそれから持っているより低い限界の合意、
そして私たちは見るそれ彼らはまた含むゼロとして良い。
の標準メソッドそれは使用済み
いつ比較する二測定メソッドは今利用可能でJMP 17.
それ結論私たちのプレゼンテーション。
感謝あなたのために見てる。
