平均數等價檢定 (TOST / Schuirmann) - 統計科目早安,
我的主題主要是關於統計測試的請求，而不是關於 JMP 的使用，儘管在討論結束時我會對此提出一個簡短的問題。
我對 TOST / Schuirmann 平均等價檢定的兩種不同方法的使用完全感到困惑（我說的是等價而不是平均值的比較！）。
這是數據：
平均1：101.0
平均2：101.9
接受的較低偏差 (B-)：-1
接受較高偏差 (B+)：+2
σ1：0.9
σ2：1.5
n1:6
n2:6
α：0.05
評價：1.81
瓦爾池：1.52
池子：1.23
以下是用於評估等效性的兩種方法。
第一種方法：
信賴區間的計算：
CI = (X1 - X2) +/- t(1-2α,n1 + n2 -2)*σpool*(1/n1 + 1/n2)
其中給出 [0.17 - 1.66]，該區間位於等價的接受極限之間 [-1 和 2]，測試得出兩個平均值等價的結論。
第二種方法：
TLower 和 Tupper 統計量的計算。
TL = [(X1 - X2) - B-] / σpool * 根 (1/n1 + 1/n2)。
TU = [(X1 - X2) - B+] / σpool * 根 (1/n1 + 1/n2)。
我發現 TLower：2.69，Tupper：-1.52。
臨界 T α：0.05，df 10：1.81。
對於兩個 t 值，我沒有找到等價項（t 值 -1.52 > -1.81）。
所以我想了解為什麼會出現這種差異？ 知道信賴區間方法仍然極為罕見（請參閱連結： https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/art...MMC-25-123.pdf ）
否則，對於使用JMP（在我的例子中為版本17.0），當我啟動等效測試時，JMP 會請求一個偏差值來證明考慮非等效時的偏差，但我不能有偏離中心的偏差（我的範例：- 1; +2)，因為只需輸入一個值。
預先感謝您對此主題的回饋^^！
真摯地 ！
基礎資料分析與建模品質和工藝工程回覆：平均數等價性檢定 (TOST / Schuirmann) - 統計主題我認為你的 CI 公式有錯誤。它應該是：信賴區間= ( 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) 。
我使用帶有正確公式的 JMP 腳本：
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) );
我得到的結果是 [-2.49120941403157, 0.691209414031555]，它超出了規定的等價區間 [-1,2]。
JMP 使用您舉例說明的第二種方法。 JMP是根據資料計算的，而不是匯總樣本統計量，所以我無法透過第二種方法驗證結論。
回覆：平均數等價性檢定 (TOST / Schuirmann) - 統計主題你好@馬克貝利 ：你的 t 需要調整。
應該是
t = Students t Quantile( 1-0.05, 6 + 6 - 2 );
這是因為，對於 alpha=0.05 的等效性，需要評估 90% CI（1-2alpha CI）信賴區間。
