我正在努力为流程的多个属性生成等价图。 我发现可以对等价值进行归一化并将它们全部绘制在同一张图表上。 有人可以指导我如何执行此操作吗？
只是为了添加一个说明，我不会使用标准化变量对某些标准化差异进行等价测试，以考虑实际上为零。 我认为这会导致解释起来非常混乱。
如果我必须进行大量的等价测试，我会在拟合模型中进行设置，如下所示：
dt = Data Table( "attribute data 7" );
obj = dt<<FIT model=""></FIT>
此方法执行实际的 TOST，并将 alpha 设置为 0.1，因此其 TOST 为 95%。
脚本的最后一部分将所有变量的结果组合在一起。
我找到了拜伦询问的答案。@MANOVATurtle779 ，如果您选择路线，拜伦建议您可能需要仔细查看以下链接，以确保您回答感兴趣的“等价”比较，可能与成对比较、错误发现率等相关。第一个来自 JMP 帮助。 另外两个是 JMP 帮助中引用的相关参考文献。
https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/index.shtml#page/jmp/means-differences-data-table.shtml
http://engr.case.edu/ray_soumya/mlrg/controlling_fdr_benjamini95.pdf
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/3450848/
您好，Byron：根据您所描述的 JMP 帮助，目前尚不清楚通过响应筛选平台获得的“实际差异”测试结果的零假设和备择假设是什么。与Fit Model平台上使用的TOST（两个单边测试）方法相同吗？ https://www.jmp.com/support/help/en/17.0/index.shtml#page/jmp/equivalence-test-reports.shtml
我不会支持这个建议作为有效的等效方法，但这里是如何做到这一点。
1. 堆叠所有属性（表>堆栈）
2. 将堆叠数据列的范围设置为0-1。
3. 执行此操作非常重要 -> 编辑范围公式，如下所示：
(:Data - Col Minimum( :Data, :Label )) / (Col Maximum( :Data, :Label ) - Col Minimum( :Data, :Label ))
这将根据堆叠的属性对数据进行标准化。 如果你不这样做，分析就会变得一团糟。
4. 分析>响应筛选。 像这样设置对话框：（注意我的示例中的进程有两个级别，将旧进程与新进程进行比较。
5. 使用红色小三角菜单中的此选项
6. 从这里有两个选择。 第一个选项有点复杂，而且对于它实际的作用可能有些神秘，而第二个选项则令人沮丧地受到限制。 为每个级别指定一个值会很有用，但这就是为什么我们已经将数据缩放到 0-1，选择实际差异并选择 0-1 的某些分数。 例如，如果每个缩放属性的 Process=Old 与 Process=New 的差异在 5% 以内，那么它们实际上是相同的，则选择 0.05 的差异进行检测。
现在你有了一些结果，除了它们都是按比例单位表示的，所以我不确定它们实际上是如何被拦截的。
如果通过“标准化等价值”，您的意思是每个差异都有一个唯一的等价值（在下图中的“差异”框中），并且您想要缩放它们以使它们都相同......最简单的方法是是以下之一。 以下任一情况都会导致等效值为 1。
1. 将每个响应除以其各自的等价值。
2. 将每个最终置信区间除以各自的等价值。
然后，如果您想将它们全部绘制在同一个图表上...您可以通过图表生成器绘制间隔和限制。
