平均同等性検定 (TOST / Schuirmann) - 統計科目おはよう、
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！
基本的なデータ分析とモデリング品質およびプロセスエンジニアリングRe: 平均の同等性の検定 (TOST / Schuirmann) - 統計主題CI 式に誤りがあると思います。正しくは次のようになります:信頼区間= ( x 1– x 2) +/- t*√((s p2/n 1) + (s p2/n 2))ただし、 s p2 = ((n 1-1)s 12+ (n 2-1)s 22) / (n 1+n 2-2) 。
私は正しい数式でこの JMP スクリプトを使用しました:
Names Default to Here( 1 );
xBar1 = 101.0;
xBar2 = 101.9;
t = Students t Quantile( 1-0.05/2, 6 + 6 - 2 );
n1 = n2 = 6;
s1 = 0.9;
s2 = 1.5;
sp = Sqrt( ((n1-1)*(s1^2)+(n2-1)*(s2^2)) / (n1+n2-2) );
ci = (xBar1-xBar2) + {-1,1}*t * Sqrt( (sp^2/n1)+(sp^2/n2) );
結果は[-2.49120941403157, 0.691209414031555]となり、指定された同等区間[-1,2]を超えています。
JMP は、あなたが説明した 2 番目の方法を使用します。JMP は、要約サンプル統計ではなくデータから計算するため、2 番目の方法で結論を検証することはできません。
Re: Test d'équivalence de moyennes (TOST / Schuirmann) - sujet statistiqueやあ@アルカワ: 数学的な間違いがいくつかあります。
修正点は次のとおりです: :
CI = (X1 - X2) +/- t(1-2α,n1 + n2 -2)*σpool*sqrt(1/n1 + 1/n2)
TL = [(X1 - X2) - B-] / (σpool * ルート (1/n1 + 1/n2))。
TU = [(X1 - X2) - B+] / (σpool * ルート (1/n1 + 1/n2))。
TL と TU は CL 式から導出できるため、2 つの方法は同等です。
Re: 平均の同等性のテスト (TOST / Schuirmann) - 統計学こんにちはマーク・ベイリー : t を調整する必要があります。
すべきだ
t = Students t Quantile( 1-0.05, 6 + 6 - 2 );
これは、アルファ = 0.05 での同等性については、90% CI (1-2 アルファ CI) 信頼区間が評価されるためです。
Re: Test d'équivalence de moyennes (TOST / Schuirmann) - sujet statistiqueボンジュール、
@Mark_Baileyなど@MRB3855説明書をすべてお読みください。
主要なテスト方法をテストし、信頼できる期間を注ぐ: -0.37 - 2.21 不完全な不在相当。
Pour la statistique je trouve : TL = 2.69 et TU = -1.52 pour des Tcritique de -1.81 / + 1.81, non equivalence prouvée, est-ce que quelqu'un peut me verifier SVP ?
メルシー！
心より！
Re: Test d'équivalence de moyennes (TOST / Schuirmann) - sujet statistiqueよく釣れました！ 修正されたスクリプトと新しい結果。
