おはよう、
私の主題は主に統計テストに関する要望であり、JMP の使用に関するものではありませんが、これについてはディスカッションの最後に少し質問する予定です。
TOST / Schuirmann 平均同等性検定の 2 つの異なる方法の使用について完全に混乱しています (私は平均比較ではなく同等性について話しています!)。
データは次のとおりです。
平均1:101.0
平均2: 101.9
下限許容バイアス (B-): -1
許容される上限バイアス (B+): +2
σ1：0.9
σ2：1.5
n1:6
n2:6
α：0.05
クリティカル: 1.81
ヴァープール: 1.52
σプール: 1.23
同等性を評価するために使用される 2 つの方法を次に示します。
1番目の方法:
信頼区間の計算:
CI = (X1 - X2) +/- t(1-2α,n1 + n2 -2)*σpool*(1/n1 + 1/n2)
これにより、[ 0.17 - 1.66 ] が得られ、この間隔は等価性の許容限界 [ -1 と 2 ] の間に含まれており、検定は 2 つの平均が等価であると結論付けられます。
2番目の方法:
TLower および TUpper 統計の計算。
TL = [(X1 - X2) - B-] / σpool * ルート (1/n1 + 1/n2)。
TU = [(X1 - X2) - B+] / σpool * ルート (1/n1 + 1/n2)。
TLower: 2.69 と TUpper: -1.52 が見つかりました。
T 臨界値 (α: 0.05、dof 10: 1.81)。
2 つの t 値では、等価性を見つけることができません (t 値 -1.52 > -1.81)。
では、なぜこの違いがあるのかを理解したいと思います。 信頼区間アプローチが依然として非常にまれであることはわかっています (リンクを参照: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/art...MMC-25-123.pdf ）
それ以外の場合、JMP (私の場合はバージョン 17.0) を使用する場合、等価性テストを開始すると、JMP は非等価性を考慮した時点からの差分値を要求して証明しますが、中心から偏ったバイアスを持つことはできません (私の例では: -1; +2)、値を 1 つだけ入力する必要があるためです。
この件に関してご意見をお寄せいただきありがとうございます ^^!
よろしくお願いします！
