Mark Bailey, leitender Analysesoftwaretester, JMP Statistical Discovery LLC
Jianfeng Ding, Senior Research Statistician Developer, JMP
Es ist üblich, zwei Populationen mit nur einer Stichprobe jeder Population vergleichen zu müssen. Statistische Inferenz kann den Vergleich unterstützen. In unserer Präsentation geht es um die Inferenz mit zwei Hypothesen: der Alternativhypothese und der Nullhypothese. Manchmal besteht das Ziel darin, ausreichende Beweise zu liefern, um zu entscheiden, dass es einen signifikanten Unterschied zwischen zwei Populationen gibt. In anderen Fällen besteht das Ziel darin, ausreichende Beweise dafür zu liefern, dass zwischen zwei Populationen eine signifikante Gleichwertigkeit, Nichtunterlegenheit oder Überlegenheit besteht. Diese beiden Situationen erfordern unterschiedliche Tests. Wir werden diese Situationen, geeignete Hypothesen und geeignete Tests anhand allgemeiner Beispiele überprüfen.
Ein weiterer üblicher Vergleich ist der zwischen zwei Messungen derselben Größe. Unsere Präsentation konzentriert sich stattdessen auf das Methodenvergleichsprotokoll für chemische und biologische Assays, die in der pharmazeutischen und biotechnologischen Entwicklung und Herstellung verwendet werden. Wir stellen zwei Methoden vor, die in JMP® 17 verfügbar sind, um die Genauigkeit einer neuen Testmethode im Vergleich zu einer etablierten Referenzmethode zu bewerten. Eine Methode ist in JMP als Deming-Regression oder Fit Orthogonal bekannt. Die zweite Methode ist als Passing-Bablok-Regression bekannt. Wir gehen auf den Hintergrund der Bewertung der Genauigkeit und der Einzigartigkeit von Daten aus Methodenvergleichen ein und demonstrieren beide Regressionsmethoden anhand von Beispielen.
