Miglioramento dei test di equivalenza in Fit Y da XUn suggerimento sarebbe quello di consentire una risoluzione automatica per il valore della differenza che fornisca l'equivalenza per un dato alfa.
Nell'esempio di un test di equivalenza, ci sarebbe un'opzione per calcolare il valore di differenza che predice l'equivalenza per un dato valore alfa (in aggiunta all'opzione attuale per fornire una differenza specifica). Spesso questo valore di differenza viene specificato in modo incoerente all'interno di un dato dipartimento o gruppo funzionale (spesso con molte opinioni divergenti). Pertanto, invece di eseguire più differenze per mostrare i valori p per l'equivalenza, sarebbe molto comodo calcolare la differenza che predice l'equivalenza dato un valore alfa.
Esplorazione e visualizzazione dei datiOggetto: 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.
