こんにちは、そしていらっしゃいませに私たちのプレゼンテーション、アプローチに比較とJMP® 17.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、そして私の共同プレゼンター今日は建峰丁さん、あるシニア研究統計学者開発者。 前に私たちは得るの中への新しい特徴、だった行くに取るある一瞬に作るもちろんそれみんなもっているのちゃんとした背景に感謝するこれら新しいメソッド。
これもっているにするとを使用して統計的推論いつだった試していますに比較する二人口。 これはあるとても一般タスク、そしての比較いつものリードにある決断間二アイデアについてこれら人口。 もし私たちはできた観察するの人口で彼らの全体、私たちはそうはしないだろう必要統計、しかしそれはないいつものの場合。 それで、私たちは持っているに仕事とサンプルからの人口。統計的推論できる提供するいくつかの本当に貴重な情報についてそれらのサンプル。
で特定の、はそこには十分な証拠に拒否する1つアイデアについての二人口？ それであるクリア声明のこれらアイデアまたは仮説は不可欠に作るの正しい選択のためにのテストそしてまたのためにの正しい解釈。 それでしましょう話すある少し少しについてのアイデアまたは仮説それは一部のこれら統計的テスト。 の代替そしてヌル仮説、として彼らは知られている、代表する互いにエクスクルーシブステートメントについてこれら人口、そしていいえ他の仮説は可能。
のために例、 1つ声明かもしれないなれのために人口あそして人口Bそれ彼らの手段は等しい。 の他のアイデアはそれ彼らはない等しい。 それらの二アイデアまたは仮説は互いにエクスクルーシブそしていいえ他の仮説は可能。 なに？の役割のこれら二アイデアは？ の代替仮説州の結論それ私たちはするだろうのようにに請求。 それを表しますの人口そしてそれ意思必要とする十分な証拠でのデータに打倒の他の仮説。
の他の1つは呼ばれたのヌル仮説。 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による強い証拠。 それ奉仕するとしてある参照のためにこれ比較。 その想定されるになれ真実。 今、現在、あるよ幾分のある誤解で仮説テストでそれそれのみ考えるについて比較で1つ方向。 それはなぜなら歴史的に、これはの方法それだった提示されたでトレーニング。
それほとんど頻繁教えたテストは使用済みに実演するそれあるよある違い間二人口。 の結果として生じる足らないの理解できる鉛にある悪用のこれらテスト。 になれクリア、の選択ののテストはないある案件の何データは集めましたまたはどうやってのデータは集めました。 その全体的にについての述べました仮説のためにの目的のあなたの比較。しましょう見てでこれら二可能性。しましょう言うそれのゴールの私たちの比較はに実演するある違い。
私たちは欲しいに明示的に州これらアイデアに作るもちろんのテストはクリア。 での初め例、私欲しいに実演するそれある温度変化原因ある新しい結果。 それは、そこにははある違い。 結婚したのようにに請求それの新しいレベルのの応答意思結果からある変化でのプロセス温度。 多分私たちは期待するあるより高い収率または結婚したのようにに見せるもっと安定性。あデザイン実験は使用済みに無作為にサンプルからの人口のためにある低い-温度状態そしてからある人口のある高い-温度状態。
の二仮説のためにこれテスト、のヌル仮説州それの温度するない影響するの結果。 覚えて、その私たちの参照そして私たちは仮定するそれになれ真実。 の代替仮説は私たちのアイデア。 温度影響を与えるの結果、しかし私たちはできる決めるこれのみもしの証拠は強い十分に拒否するのヌル仮説。 今、しましょう変化それ。 しましょう逆行するそれ。 しましょう言うそれでこれ比較、私欲しいに実演する等価。 での2番例、私欲しいに見せるそれある温度変化するない原因ある変化での結果。
それは、の結果、どちらか方法、は同等。 私たちは欲しいに請求それある計画された変化でのプロセス温度意思改善するの収率しかしない影響するのレベルのの不純物のの製品。 私たちはデザインの同じ実験、集めるの同じサンプル、しかし今私たちの仮説は切り替わった。 のヌル仮説はそれの温度影響を与えるの結果。 その私たちの新しい参照、私たちはまだ仮定するそれになれ真実、その間の代替仮説州それの温度するない影響するの結果、の不純物レベル。
しかし私たちはできる作るそれ請求のみもしの証拠は強い十分に拒否するのヌル。 そうします私テストのためにある違いまたはのために等価？ の鍵はどうやってあなた州あなたの仮説。 これら二例、私考えるあなたできる見る、使用同一データしかし違うテスト。 の選択ののテストはないについてのデータ。 そのについての請求それ私たちは欲しいに作るそしてどうやって私たちは州それきちんとでの仮説。 覚えてそれ統計的テストは一方向性。 それは、私たちはできる拒否するあるヌルまたはない。 もしのテストはに拒否するあるヌル仮説とある高い確率いつその間違い。
今、しましょう得るにの新しい特徴でJMP® 17.建峰意思今現在の等価テスト、そしていつ彼女は終了した、病気現在方法比較。
今、私は行くに共有私の画面。 こんにちは、私の名前は丁建峰。 私はある研究統計開発者でJMP® 17. でこれビデオ、私は行くに話すについての等価、非劣性、そして優位性テストでJMP® 17. の基本的な仮説テストの上の左はある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。
のパラメータシ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を表します応答から処理グループそしてシータゼロを表しますの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基本的な仮説テスト。 の初め1つは両面テストそしての休むは1つ-側面のあるテスト。 もしあなた見てでの両面テストの上の左、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さんシータゼロは内である事前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処理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等価タイプテスト。 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、それから等価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-ブランド化された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プロセスまたは製品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。 あ優位性テスト試すに証明するそれの新しい処理はかなり良くなったよりもの標準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。 の研究者欲しい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します五違うタイプの等価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私たちのSAS/STAT®同僚、ジョンカステッロエそしてドナワッツ。 あなたできる探す彼らの白紙の上これの上のウェブ。 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これ状況、の地域それ私たちはは試していますに確立するとのテストは示されているで青。 のために等価分析、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で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より大きな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JMP® 17インチ1つ方法のために比較する普通手段そしてで不測の事態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何あなたは試していますに確立する。
あ森プロット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、私は行くにするあるデモについて同等テスト、優位性テスト、そして非劣性テスト。 私は行くに使用あるデータセット呼ばれたの薬測定それはでのJMPサンプルデータ図書館。 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、そして継続的な測定だった作った。 私初め打ち上げられたフィットYによるバツそして置くの測定としてYそして薬タイプとしてバツ要素。
これ意思持ってくるの1つ-方法分析。 下の赤三角形メニュー、しましょう初め探す同等テストそしてそこにははの二オプション、手段、そして標準逸脱。 だった行くに集中の上手段のためにこれ例。 これ意思持ってくるの等価打ち上げダイアログ。 でこれセクション、あなたできる選ぶどれのテストあなたするだろうのようにに行為、そしてのグラフを表しますの選択のの選択されたテスト。のために優位性そして非劣性テスト、そこにはは二シナリオ。
1つは大きい違いはより良い。 別のは小さい違いはより良い。 選ぶどれの1つ依存するの上の状況。 あなた必要に特定のデルタまたはのマージンのためにのテスト。 あなたまた必要に特定の自信レベルアルファのためにのテスト。 あなたできるどちらか選ぶのプールされた分散または比類のない分散に走るのテスト。 のためにこれ例、私たちは走るの同等テスト初めそして私たちは特定三つとしてある違い。 私たちはは行くにするの同等テストのために全てのペア。 クリックわかったそしてそれ意思持ってくるの同等テスト結果。
の上の上、それはの統計的詳細のためにの等価テスト、そしての底そのある森プロット。 あなた知らせそこにはは二地域。 の青地域はの等価地域そしての赤はの非等価地域。 の行ここ代表するの自信間隔のの平均違い間二グループ。 もし私たちは見てでこれライン、これはの自信間隔のの平均違い間薬あそしてC、そしてあなた見るこれラインは完全に含まれている内部これ青地域。 私たちは見てでのP価値のの等価テストそれ0.02ですどれのは小さい0.05よりも。それで、これ5 %意義レベル、私たちはできる宣言するそれ薬あそしてCは同等。
しかしいつあなた見てでの自信間隔のある平均違い間薬あそしてB、そして薬BそしてC、彼らはは裏地付き超えてこれ青地域。 それで私たちは結論するでの5 %意義レベル薬あそしてB、そして薬BそしてC、私たちはできない結論する彼らはは同等。 次、もし私たちは仮定する薬Cはある標準薬そしてあなたするだろうのようにに探す外もし薬あそしてBはより良いよりも薬C、それ作る私たち欲しいにするある優位性テスト。 させて自分近いこれ概要注記のために今そして私たちは打ち上げの同等テストまたそして私たちはクリック手段。
これ時間だった行くに走る優位性テスト。 私たちはクリックの優位性テストそして私たちは好む大きい違いそして私たちは特定0.4として私たちのマージン。 これ時間私たちは必要にセット薬Cとして私たちのコントロールグループそしてクリックわかりました。 これ意思持ってくるの優位性テスト。 からこれ森プロットあなたできる見るの自信間隔のある平均違い間薬BそしてCは完全に含まれている内部これ青地域。 それで私たちは結論するそれでの5 %自信レベル、私たちはできる宣言するそれのBは優れたに薬C. しかし私たちはできない作るある同じ結論に薬あそしてC.これ結論私の初め例。
の次例意思見せるどうやってにを実施する非劣性テストのためにの相対的危険間二比率。 させて自分開けるのデータテーブル。 あランダム化されたトライアルはに比較する薬フィダックスとしての代替に薬ヴェンコのためにの処理の結腸感染症。 の二薬物持っている似ている効能そして安全性。 二百二十- 1つ外の225患者治療されたとフィダックス達成臨床的Qによるの終わりのの勉強、比較したに223アウトの257患者治療されたとヴェンコ。
私たちは打ち上げフィットYによるバツまたそして私たちはプラグでQとしてYそして薬としてバツ因子とアカウントとしてある頻度そしてクリックわかりました。 意思持ってくるの不測の事態分析。 からの可能性比率テスト、ピアソンテスト、そしてフィッシャーズその通りテスト、彼らは全て示すそれそこにははいいえ大きい違い間これら二薬物。 しかし私たちはするだろうのようにに探す外もし薬フィダックスはない劣ったに薬ヴェンコ。 私たちは行くにの上赤三角形そして持ってくるの同等テスト。 そこにはは二オプション。 1つはの危険違いそして1つは相対的危険。 のためにこれ例、私たちは選ぶ相対的危険。
また、持ってくるこれ同等テスト打ち上げダイアログ。 のためにこれ例、だった行くに走る非劣性テスト。 あ得、私たちは好む大きい比率。 私たちは特定0.9として私たちのマージンそして私たちはお手入れについての処理効果。 それで私たちはすべき選ぶはいそしてそれから私たちはクリックわかりました。 それでこれ持ってくるの非劣性テスト。 からの森プロット、私たちはできる見るの自信間隔のの相対的危険は完全に含まれているでこれ青地域、そしてのP価値のためにの非劣性テストはとても小さい。 それで私たちは結論するでの5 %重要なレベル、の薬フィダックスはない劣ったに薬ヴェンコ。 これ結論私の話すそして私意思与える戻るにマーク。 私必要にやめて共有。
感謝あなた、建峰。 今での最後一部の私たちのプレゼンテーション、私は行くに話すについて別の比較どこ私たちは欲しいに比較するの結果または測定値から二違うメソッドの測定するいくつかの量。 私たちは仮定するそれあるよある標準方法それすでに存在します。 それもっているされた検証されました。 私たちはできる使用それに測定のレベルのいくつかの量。 それかもしれないなれの温度またはの効力のある薬。 しかしのためにいくつかの理由、私たちは持っています発展したある新しい方法のためにの同じ結果。
私たちはしなければならない比較するそのパフォーマンスにの標準方法前に私たちは使用それ。 これはある長さ立っている問題。 これ比較もっているされた成文化されたのためにある長さ時間による多数の国際的組織。 私はリスト化されたある少しの彼らの上これ滑り台。 それでこれはあるとても良い勉強したそしての設立比較。 でこれ場合、だった行くに比較するに身元。 だった行くに比較するこれら二メソッドどこ理想的にはのテスト方法するだろう与える私たちの同じ価値としての標準方法。 それで私たちはプロットのデータを使用してある散布図。 私たちは持っているのテスト方法の上の垂直軸そしての標準方法結果の上の水平軸。私たちはできる平プロットの身元ラインどこY等しいバツのために参照。
理想的には、私たちはするだろう得るの結果から両方メソッド、しかしそれしません起こるなぜならの測定エラーで両方方法。 良い使用回帰分析に決定するの最高フィットのためにこれラインどこ私たちは持っているのテスト方法対の標準方法。 それからの推定パラメーターのために私たちのモデルできるなれ比較したにの身元ライン。 のヌル仮説、私たちは始めるとのアイデアそれ彼らははないの同じ。 それでのインターセプトのこれラインはないゼロまたはのスロープはない1つまたはおそらく両方。 で他の言葉、の結果はない同等。
の代替、どれの私たちはするだろうのようにに請求はそれ彼らはは同等。 それでそこには私たちは州それのインターセプトすべきなれゼロそしてのスロープすべきなれ1つ。 に作るこれ比較を使用して回帰、私たちは持っているに公準あるモデル。 でこれ場合、そのある単純線形回帰モデル。 私たちは持っているある絶え間ない学期あ、ある比例学期B回バツ。 だった行くに見積もりそれらのパラメーターあそしてB、そして使用私たちの仮説に決める。 私たちはまた持っているある学期イプシロン、そしてそれを表しますの測定エラー、のランダム変化。 使用する線形回帰、私たちは仮定するそれのYそしてのバツは直線的に関連している。
私たちは仮定するそれの統計的エラーそれイプシロンはでYさんないでバツ。 私たちはまた仮定するそれそれらのエラーは配布されたである方法それは独立したのの応答。 で他の言葉、の統計的エラーはの同じ横切っての全体範囲のこれ方法。 また、それいいえデータ力を発揮するどれでも過剰な影響の上これら見積り。 良い、で方法比較、私たちはいつもの違反するこれら仮定。 初めの全て、そこにはは測定エラーでの標準方法として良い。
また、頻繁のエラーはない絶え間ない。 それは、私たちは観察するある絶え間ない係数の変化しかしないある絶え間ない標準偏差。 外れ値はそれを提示するできる強く影響の推定。 他の回帰メソッドは必須でそのようなある場合。 のデミング回帰同時に最小化するの少しでも四角エラーで両方Yそしてバツ。 それは適切なのためにこれ場合。 の通過-バブロック回帰はあるノンパラメトリック方法それはベースのの上の中央値の全て可能ペアごと斜面。
その耐性のあるに外れ値そして非定数エラー。 しましょう話すについてそれぞれのこれら簡単に。 のデミング回帰は提供されたでの二変量プラットホームを通してのフィット直交指示。 これもっているされた利用可能でJMPのために多くの年。 のデミング回帰できる見積もりのエラーでYそしてバツ、仮定するそれのエラーでYそしてバツは等しい、または使用ある与えられた比率のYにバツエラー。
通過-バブロック回帰は新しい。 JMP® 17紹介されたこれ方法での二変量プラットホームを通してのフィットパッシングバブロック指示。 これ指示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。 方法比較頻繁含まれています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としてYにのペアごと手段としてバツに評価バイアス間の二価値観。
の結果は提示されたである散布図のY対バツのためにあなたの検査そしてまたに識別するどれでも異常。 これ発生するでの一致しましたペアプラットホーム。の一致しましたペアプラットホームもっているされた一部のJMPのために多くの年として良い、しかしのブランド・アルトマンテストはある新しい追加。 の報告またプレゼントの仮説テスト。 今私はそうするだろうのようにに実演するこれら二方法。 として私言った、デミング回帰もっているされた利用可能のためにある長さ時間、しかしのために完全'酒、私は行くに実演するそれここ並んでの新しい方法。
私選択するからの分析するメニュー、フィットYによるバツ。 私は行くに比較するテスト方法 1に私の標準方法。 の標準方法行きますでのバツ役割そしての新しいテスト方法行きますでのY役割。あなたできた評価するもっとよりも1つテスト方法での同じ時間。 こちらです私のプロット。 当初は、私見るある散らばるプロット。 私期待するこれら二に同意するとても良い。 私期待するに見るそれ彼らはフォローするこれ対角線パス、それ彼らは線形、そしてそれで前方へ。 病気クリックの赤三角形次に二変量そして選択するフィット直交。
でこれ場合、私しないでください本当に知るそれの差異は等しいまたは私しないでください持っているどれでも前情報それ私できた特定ある比率。 それで、私はそうします持っているJMP見積もりのエラーで両方。 病気使用の初めオプションここ。 今私たちは持っているのフィットしたラインを使用してデミング回帰。 下にそれ私たちは持っているの報告。 の報告含まれていますの見積もりののインターセプト。 私たちはできる見るその小さいそして近いにゼロ。 私たちは持っているの見積もりのためにのスロープ。
使用するの自信間隔、私たちは見るそれそれ含まれています1つ、どれの私たちはするだろう期待するもしのテスト方法同意するとの標準。 それはデミング回帰。 今、だった行くに取るある見てでの新しいメソッドパッシングバブロック回帰でブラッド-アルトマン。 同じ始める、選択する分析して、そしてそれから選択するフィットYによるバツ。 私は行くに使用の想起ボタンここ。 私欲しいに比較する方法 1にの標準、しかし私は行くに使用ある新しい回帰技術。
病気クリックの上の赤三角形そして選択するフィットパッシングバブロック。 あるよ実は二行ここ。 あるよある赤ラインそれを表しますの最高-フィットラインを使用してのパッシングバブロック回帰。 しかしあるよまた、のために私たちの参照、あるラインそれを表しますどこy等しいバツ。 その難しいに見る。 私は行くに使用の拡大鏡道具に拡大するある少し回。 今あなたできる見るそれそこにはは、で事実、二別線。 1つはの身元そして1つはのフィット、しかし彼らは重なり合うとてもある少し。 これらはとても似ている。
での数値的レポート、初め私持っているあるテストのためにの高いポジティブ相関。 だったを使用してケンダルさんのタウ、そして私たちはできる見るそれそれは非常に重要な。 私たちは拒否するのアイデアそれ彼らはない強く相関がある。 次、私たちは持っているあるテストの直線性。 ここ、これテスト仮定しますそれ彼らは線形、そしてw私は探しているのために強い証拠に対してそれ。 しかし私たちは持っているあるとても高いP価値ここ、それで私たちはするない拒否するの予測それ彼らは線形。 ついに、私たちは持っているのパラメータ見積りによるを使用して通過-バブロック回帰、私たちは持っているのポイント見積もり、私たちは持っているの間隔見積もり。
のためにのインターセプト、それ間隔含まれていますゼロ、それで私たちはできない拒否するのインターセプトのゼロ。我々は持っていますのスロープは含まれている内での間隔それ含まれています1つ。 同様に、私たちはできない拒否するそれのスロープのそれラインは等しいに1つ。 しましょう言う結婚したまたのようにに比較するこれら二メソッドによる違い。 にするそれ、私クリックの上の赤三角形のためにのオプションののフィットパッシングバブロック結果、そしてここ私たちは見るの指示ブランド・アルトマン分析。 それかかります全ての情報ここそして打ち上げるマッチペアとの追加情報でのブランド・アルトマン分析。
のプロットは見せている私たちの上のY軸のペアごと違い間の方法1つそしての標準方法、そしてそのプロットされたに対しての上の水平軸はの平均のそれらの二価値観。 のブランド・アルトマン分析は役立つなぜならそれ与える私たちのアイデアについてのバイアス。 それでここ私持っているの見積もりののバイアスはネガティブ0.113、しかし私たちはできる見るそれの間隔見積もりののバイアス含まれていますゼロ、それで私たちはできない拒否するのアイデアそれのバイアスは等しいにゼロそしてそれでの上。 今私たちは持っているでJMP®17、ある多くのもっと完了セットのツールのために比較する違うテスト方法。 それ結論私たちのプレゼンテーション。 感謝あなた。
