早上好，
我的主题主要是关于统计测试的请求，而不是关于 JMP 的使用，尽管在讨论结束时我会对此有一个小问题。
我对 TOST / Schuirmann 平均等价检验的两种不同方法的使用完全感到困惑（我说的是等价而不是平均比较！）。
这是数据：
平均1：101.0
平均2：101.9
较低的接受偏差 (B-)：-1
可接受的上偏差 (B+)：+2
σ1：0.9
σ2：1.5
n1:6
n2：6
α：0.05
临界值：1.81
瓦尔池：1.52
σ池：1.23
以下是用于评估等效性的两种方法。
第一种方法：
置信区间的计算：
CI = (X1 - X2) +/- t(1-2α,n1 + n2 -2)*σpool*(1/n1 + 1/n2)
给出 [ 0.17 - 1.66 ]，区间包含在等价的接受限度之间 [ -1 和 2 ]，测试以两个平均值的等价结束。
第二种方法：
TLower 和 TUpper 统计数据的计算。
TL = [(X1 - X2) - B-] / σpool * 根 (1/n1 + 1/n2)。
TU = [(X1 - X2) - B+] / σpool * 根 (1/n1 + 1/n2)。
我发现 TLower：2.69 和 TUpper：-1.52。
T 临界值，α：0.05，自由度 10：1.81。
对于两个 t 值，我找不到等价项（t 值 -1.52 > -1.81）。
所以我想了解为什么会出现这种差异？ 知道置信区间方法仍然极其罕见（请参阅链接： https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/art...MMC-25-123.pdf ）
否则，对于使用 JMP（在我的例子中为版本 17.0），当我启动等效测试时，JMP 会要求提供一个差值来证明从考虑非等效时开始的情况，但我不能有偏离中心的偏差（我的示例：-1；+2)，因为只需输入一个值。
预先感谢您对此主题的反馈^^！
诚挚的！
