Miglioramento dei test di equivalenza nell'adattamento Y di XIl suggerimento sarebbe quello di consentire una soluzione automatica per il valore di differenza che fornisce l'equivalenza per un dato alfa.
Nell'esempio esempio-di-un-test-di-equivalenza ci sarebbe un'opzione per risolvere il valore della differenza che prevede l'equivalenza per un dato valore alfa (si aggiunge all'opzione corrente per fornire una differenza specifica). Molte volte questo valore di differenza è specificato in modo incoerente all'interno di un dato dipartimento o gruppo funzionale (spesso con molte opinioni divergenti).Quindi, invece di eseguire più differenze per mostrare i valori p per l'equivalenza, lo sarebbe molto conveniente risolvere la differenza che predirebbe l'equivalenza dato un valore alfa.
Statistiche e analisiInterfaccia utenteOggetto: Migliorare i test di equivalenza nell'adattamento Y di XConcordo sul fatto che un back-solver sarebbe utile, ma va contro l'intento di un test di equivalenza che è quello di specificare una soglia di differenza pratica Prima eseguire l'esperimento.
Questo è un po' come scegliere la differenza pratica per "passare".
Oggetto: Migliorare i test di equivalenza nell'adattamento Y di XSe hai un alpha=.05, un intervallo di confidenza del 90% sulla differenza nelle medie tra 2 gruppi si allineerà con il valore della differenza limite specificato. All'interno della piattaforma Fit Y by X è possibile modificare il livello alfa per dire .10 e utilizzare il test t appropriato per effettuare tale confronto nel set di dati di Big Class.
In generale, tuttavia, non è una buona pratica ottenere l'intervallo di confidenza, quindi determinare se quel livello di differenza è significativo o meno. Non posso dire dal tuo thread se questo dibattito si verifica prima o dopo che i dati si verificano; naturalmente vogliamo che sia concordato in anticipo in modo che quando i dati tornano il gruppo possa essere ritenuto responsabile della soglia preselezionata.
