Verbesserung der Äquivalenztests in „Fit Y by X“Der Vorschlag wäre, eine automatische Lösung für den Differenzwert zuzulassen, die für ein gegebenes Alpha eine Äquivalenz ergibt.
Im Beispiel eines Äquivalenztests gäbe es die Möglichkeit, den Differenzwert zu berechnen, der Äquivalenz für einen gegebenen Alpha-Wert vorhersagt (zusätzlich zur aktuellen Option, einen bestimmten Differenzwert anzugeben). Oft wird dieser Differenzwert innerhalb einer Abteilung oder Funktionsgruppe inkonsistent angegeben (oft mit vielen unterschiedlichen Meinungen). Anstatt mehrere Differenzen zu berechnen, um die p-Werte für die Äquivalenz zu ermitteln, wäre es daher sehr praktisch, den Differenzwert zu berechnen, der Äquivalenz bei einem gegebenen Alpha-Wert vorhersagt.
Datenexploration und -visualisierungRe: Äquivalenztests in Fit Y by X verbessernIch stimme zu, dass ein Backsolver praktisch wäre, aber es widerspricht der Absicht eines Äquivalenztests, der eine praktische Differenzschwelle angeben soll Vor Ausführen des Experiments.
Das ist so etwas wie das Rosinenpicken des praktischen Unterschieds zu „bestanden“.
Re: Äquivalenztests in Fit Y by X verbessernWenn Sie Alpha = 0,05 haben, wird ein Konfidenzintervall von 90 % für die Differenz der Mittelwerte zwischen zwei Gruppen mit dem von Ihnen angegebenen Grenzdifferenzwert übereinstimmen. Innerhalb der Fit Y by X-Plattform können Sie das Alpha-Level beispielsweise auf 0,10 ändern und den entsprechenden t-Test verwenden, um diesen Vergleich im Big Class-Datensatz durchzuführen.
Im Allgemeinen ist es jedoch keine gute Praxis, das Konfidenzintervall zu ermitteln und dann zu bestimmen, ob dieses Differenzniveau aussagekräftig ist oder nicht. Ich kann Ihrem Thread nicht entnehmen, ob diese Debatte vor oder nach den Daten stattfindet. Natürlich wollen wir, dass dies im Voraus vereinbart wird, damit die Gruppe, wenn die Daten zurückkommen, für den vorgewählten Schwellenwert zur Rechenschaft gezogen werden kann.
