Améliorer les tests d'équivalence dans Fit Y by XLa suggestion serait de permettre une résolution automatique de la valeur de différence qui donne l'équivalence pour un alpha donné.
Dans l'exemple exemple-de-test-d'equivalence il y aurait une option à résoudre pour la valeur de différence qui prédit l'équivalence pour une valeur alpha donnée (en plus de l'option actuelle pour fournir une différence spécifique). Souvent, cette valeur de différence est spécifiée de manière incohérente au sein d'un département ou d'un groupe fonctionnel donné (souvent avec de nombreuses opinions divergentes).Ainsi, au lieu d'exécuter plusieurs différences pour montrer les valeurs de p pour l'équivalence, il serait très pratique à résoudre pour la différence qui prédirait l'équivalence étant donné une valeur alpha.
Statistiques et analysesInterface utilisateurObjet : Amélioration des tests d'équivalence dans Fit Y by XJe suis d'accord qu'un back-solver serait pratique mais cela va à l'encontre de l'intention d'un test d'équivalence qui est de spécifier un seuil de différence pratique avant de exécutant l'expérience.
C'est un peu comme choisir la différence pratique entre "passer".
Objet : Amélioration des tests d'équivalence dans Fit Y by XSi vous avez un alpha=0,05, un intervalle de confiance de 90 % sur la différence des moyennes entre 2 groupes s'alignera sur la valeur de différence limite que vous spécifiez. Dans la plate-forme Fit Y by X, vous pouvez modifier le niveau alpha pour dire 0,10 et utiliser le test t approprié pour effectuer cette comparaison dans l'ensemble de données Big Class.
En général cependant, ce n'est pas une bonne pratique d'obtenir l'intervalle de confiance puis de déterminer si ce niveau de différence est significatif ou non. Je ne peux pas dire d'après votre fil si ce débat a lieu avant ou après l'apparition des données ; naturellement, nous voulons que cela soit convenu à l'avance afin que lorsque les données reviennent, le groupe puisse être tenu responsable du seuil présélectionné.
