均值等价检验 (TOST / Schuirmann) - 统计科目早上好，
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提出一个简短的问题。
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值的比较！）。
这是数据：
平均1：101.0
平均2：101.9
接受的较低偏差 (B-)：-1
接受较高偏差 (B+)：+2
σ1：0.9
σ2：1.5
n1:6
n2:6
α：0.05
评价：1.81
瓦尔池：1.52
池子：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)
其中给出 [0.17 - 1.66]，该区间位于等价的接受极限之间 [-1 和 2]，测试得出两个均值等价的结论。
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，Tupper：-1.52。
临界 T α：0.05，df 10：1.81。
对于两个 t 值，我没有找到等价项（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 会请求一个偏差值来证明考虑非等效时的偏差，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^^！
真挚地 ！
基础数据分析和建模质量和工艺工程回复：平均等价检验（TOST / Schuirmann）-统计主题我认为您的 CI 公式有误。它应该是：置信区间= ( x 1– x 2) +/- t*√((s p2/n 1) + (s p2/n 2)) ，其中s p2 = ((n 1-1)s 12+ (n 2-1)s 22) / (n 1+n 2-2) 。
我使用了这个 JMP 脚本和正确的公式：
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) );
我得到的结果为 [-2.49120941403157, 0.691209414031555]，超出了规定的等价区间 [-1,2]。
JMP 使用的是您说明的第二种方法。JMP 是根据数据计算的，而不是汇总样本统计量，所以我无法通过第二种方法验证结论。
回复：均值等价性检验 (TOST / Schuirmann) - 统计学主题你好@马克·贝利 ：你的 t 需要调整。
应该是
t = Students t Quantile( 1-0.05, 6 + 6 - 2 );
这是因为，对于 alpha=0.05 的等效性，需要评估 90% CI（1-2alpha CI）置信区间。
