Mejorar las pruebas de equivalencia en el ajuste Y por XUna sugerencia sería permitir una solución automática para el valor de diferencia que dé equivalencia para un alfa dado.
En el ejemplo de una prueba de equivalencia, habría una opción para calcular el valor de la diferencia que predice la equivalencia para un valor alfa dado (además de la opción actual para proporcionar una diferencia específica). Con frecuencia, este valor de diferencia se especifica de forma inconsistente entre un departamento o grupo funcional determinado (a menudo con opiniones divergentes). Por lo tanto, en lugar de ejecutar múltiples diferencias para mostrar los valores p de equivalencia, sería muy conveniente calcular la diferencia que predeciría la equivalencia dado un valor alfa.
Exploración y visualización de datosRe: Mejorar las pruebas de equivalencia en Fit Y by XEstoy de acuerdo en que un back-solver sería útil, pero va en contra de la intención de una prueba de equivalencia que es especificar un umbral de diferencia práctico antes ejecutando el experimento.
Esto es como elegir la diferencia práctica de "aprobar".
Re: Mejorar las pruebas de equivalencia en Fit Y by XSi tiene un alfa = 0,05, un intervalo de confianza del 90 % en la diferencia de medias entre 2 grupos se alineará con el valor de diferencia límite que especifique. Dentro de la plataforma Fit Y by X, puede cambiar el nivel alfa para decir .10 y usar la prueba t apropiada para hacer esa comparación en el conjunto de datos de Big Class.
Sin embargo, en general, no es una buena práctica obtener el intervalo de confianza y luego determinar si ese nivel de diferencia es significativo o no. No puedo decir por su hilo si este debate ocurre antes o después de que ocurran los datos; naturalmente, queremos que se acuerde de antemano para que cuando los datos regresen, el grupo pueda rendir cuentas hasta el umbral preseleccionado.
