改進「以 X 擬合 Y」中的等價性檢驗建議允許自動求解與給定 alpha 等值的差異值。
在等效性檢定範例中，會有一個選項用於求解預測給定 alpha 值等效性的差異值（它是目前提供特定差異值的選項的補充）。很多時候，特定部門或職能組對這個差異值的指定並不一致（通常有許多不同的意見）。因此，與其運行多個差異值來顯示等效性的 p 值，不如求解預測給定 alpha 值等效性的差異值，這樣會非常方便。
數據探索與視覺化回复：通過 X 改進 Fit Y 中的等價性測試我同意反向求解器會很方便，但它違背了指定實際差異閾值的等效測試的意圖前運行實驗。
這有點像挑選“通過”的實際差異。
回复：通過 X 改進 Fit Y 中的等價性測試如果您的 alpha=.05，則 2 組之間均值差異的 90% 置信區間將與您指定的邊界差異值對齊。 在 Fit Y by X 平台中，您可以將 alpha 水平更改為 0.10，並使用適當的 t 檢驗在大類數據集中進行比較。
但一般來說，獲得置信區間然後確定該差異水平是否有意義並不是一個好的做法。 我無法從您的線程中判斷這場辯論是發生在數據出現之前還是之後；自然地，我們希望事先達成一致，以便當數據返回時，該組可以對預選的閾值負責。
