Amélioration des tests d'équivalence dans Fit Y par XLa suggestion serait de permettre une résolution automatique de la valeur de différence qui donne l'équivalence pour un alpha donné.
Dans l' exemple de test d'équivalence, il existe une option permettant de calculer la différence prédictive d'équivalence pour une valeur alpha donnée (en plus de l'option actuelle permettant de fournir une différence spécifique). Souvent, cette valeur est spécifiée de manière incohérente au sein d'un même service ou groupe fonctionnel (souvent avec des opinions divergentes). Ainsi, au lieu d'exécuter plusieurs différences pour afficher les valeurs p de l'équivalence, il serait plus pratique de calculer la différence prédictive d'équivalence pour une valeur alpha donnée.
Exploration et visualisation des donnéesObjet : 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 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 à partir de votre fil si ce débat a lieu avant ou après que les données se produisent ; 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.
