打ち切りデータを用いた仮説検定こんにちは、
私は、打ち切られたデータを使用して仮説検定を行う方法と、将来の研究のサンプルサイズを決定する方法を理解しようとしています。
私のデータは左側打ち切りと区間打ち切りの両方です。特定の時点（上限）より前のサンプルの95%で「イベント」が発生したことを示したいのです。
JMPの寿命分布機能を使用してイベントプロットを作成し、データに最適なモデルを決定し、サンプルの95%がイベントを示した時点を特定しました。そして、95%四分位点の時点と上限値を比較します。これは正しいアプローチでしょうか？
この研究のモデルデータを使って、次の研究に必要なサンプルサイズを決定したいのですが、何か良い方法はありますか？
敬具
トール
基本的なデータ分析とモデリングRe: 打ち切りデータによる仮説検定あなたは 95% の分位数の推定を使用して正しい方向に進んでいます。 さらに、95% 分位推定値は単なる点推定値であり、不確実性があります。 比較する実際の値は、通常、その特定の値ではなく、それに関連付けられた信頼限界です。 しかし、それはあなたの目的が何であるかによって異なります。 たとえば、目的が T の前に少なくとも 95% のイベントが発生する量 T を求めることである場合、希望する信頼水準 L を使用します。 次に、信頼水準 L での片側信頼限界の上限を探す必要があります。 望ましい信頼水準が 90% であるとします。 この量 T は、信頼水準 90% での片側信頼限界の上限です。 この量 T は 95% 分位数よりも大きいため、推定の不確実性が考慮されます。 そして、特定の時点がこの量 T よりも大きい場合、95% のイベントがその時点より前に発生していると断言できます。 ここにはかなりの不平等があります。 正しい側にいることがすべてです。
数値を見つけるには、目的の信頼レベルを指定する場所を知る必要があります。このスクリーンショットを参照してください：
片側信頼限界を見つけるには、「カスタム推定」を見つける必要があります。
Custom Estimation 内で、Quantile 部分を見つけ、確率に 0.95 を入力し、Side に「Upper」を選択します。 サンプルサイズが大きくない場合は、レポートに「Wald」の代わりに「Likelihood」を使用してください。
サンプルサイズの質問については、次の 2 つの場所を確認してください。サンプルサイズの探索者による寿命試験JMP 17 またはサンプルサイズと検出力の信頼性試験計画JMP 17以前。 後者は引退間近です。 どちらも DOE メニューの下にあります。 要点は次のとおりです。2つのうちの1つである必要がある目的を特定します。あなたの場合、目的は分位数を推定することです（もう1つは確率を推定することです）。 それに加えて、サンプルサイズを見つけることが目標であることを確認してください。 次に、残りの情報を指定します。
