ICH Bin Heide Rauschen.
Obwohl Andreas Karl, Und Jeff Hofer , Und Rick Burdick, manche Teamkollegen von meins ,
tat das mehrheitlich von technisch arbeiten Hier, Ich bin werde Sei Die einer präsentiert Heute .
Ich bin werde sprechen um Wie JMP Und JMP Skripte dürfen Sei gebraucht
In A sehr besondere Spezifisch Anwendung In Zelle Therapien.
Ich bin werde sprechen A wenig bisschen um Was Gen- und Zelltherapien Sind
Und Die sehr Spezifisch Beispiel Das ICH möchte sprechen um
Ist Vergleichbarkeit.
Ich bin werde Fokus An Verfahren Änderungen.
Interessant genug, zuletzt Jahr,
ICH gab A sprechen , Und Es konzentriert An Zelle Und Gen Therapien.
Sie sind sehr Roman Therapeutika.
Der Erste eins War genehmigt In Die Vereinigt Zustände In 2017.
A wenig bisschen anders als am meisten von ,
Was ICH Anruf Die klein Molekül Und Die groß Molekül Therapeutika
Das Sie können haben gehört von In Die Vergangenheit.
Lassen Mich Nur berühren Base An Was Ist A Zelle Und Gen Therapie.
Erste Ding Ich bin werde Tun Ist berühren Base An Was A Gen Therapie Ist.
Was du bist im Wesentlichen tun Ist du bist ersetzen
A Gen mit A gesund eins,
oder drehen aus schlecht Gene.
A viel von Krebserkrankungen Sind verursacht von defekt Gene.
Was du bist tun Ist du bist einfügen diese gesund Gene zurück hinein A geduldig
von entweder In vivo oder In vitro.
Ein In vitro würde Sei mehr von A Knochen Mark Transplantation.
Zuletzt Jahr, ICH geredet um ,
Die Herausforderung mit Gen Therapien Ist Das geduldig -Zu -geduldig Variabilität.
ICH konzentriert An Verfahren Entwicklung.
Dann ICH geredet um Zelle Therapien.
In Die Zelle Therapien , Was du bist tun bist du ersetzen Krankheit Zellen.
Du bist entweder übertragen manche Sortieren von gesund Zelle hinein A geduldig,
oder war ersetzen fehlen Zellen hinein A geduldig.
Wo Tun diese Zellen kommen aus?
Sie entweder kommen aus Die geduldig sich,
Also Du würde haben Zu handeln mit Das geduldig -Zu -geduldig Variabilität,
oder In am meisten Fälle, Sie kommen aus A gesund Spender.
Jetzt du bist nicht handeln mit Das Variabilität von Patient zu Patient,
Aber du bist handeln mit Spender -Zu -Spender Variabilität.
Wann immer ICH sagen Spender, Ich bin reden um A gesund Spender.
ICH könnte Sei A gesund Spender.
Dann jemand anders könnte Sei A gesund Spender Auch.
In beide von diese Fälle
Ist Du haben Zu handeln mit Das von Patient zu Patient
oder Spender -Zu -Spender Variabilität.
Was ist interessant Ist zuletzt Jahr , ICH gab Die Beispiel In Verfahren Entwicklung,
Und Es sieht aus etwas wie Das.
Es War Die genau Dasselbe Daten Satz Das ICH gebraucht zuletzt Jahr Das ICH sagte,
sagen Das Du war Entwicklung A Verfahren Wo Du sehen Zeit, Temperatur , Und pH-Wert,
Und du bist Messung ihre Wirkung An Zelle Lebensfähigkeit Und von Produkt.
In Das Fall Ist, ICH kann nicht verwenden eins Spender Material,
ICH hatte Zu Teilt Das hoch hinein vier anders Spender.
ICH sagte, "Wenn Du rannte diese Experimente für Verfahren Entwicklung,
Und Du tat nicht halten Das Dort War Spender -Zu -Spender Variabilität,
Das Ist Was Du würde sehen.
Was Du würde sagen Ist war suchen für P-Werte Das Sind unten 0,05,
Du würde sagen Nichts wirkt Zelle Lebensfähigkeit
Und Nichts wirkt von Produkt.
Du war nicht fähig Zu erkennen Das Du hatte beliebig bedeutsam
oder kritisch Verfahren Parameter
für Die sehr Grund Das Du Tun nicht halten
Das Dort könnte Sei A Unterschied In Spender.
Rechts Jetzt, Wenn Du Tun halten diese als Was es ist angerufen A Fest Spender Wirkung,
Die nur Ding Das ICH tat Ist ICH gebracht In Spender.
Dann Du sehen Das NAND.
Das klebt wirklich aus Was bedeutend wirkt Zelle Lebensfähigkeit
Und Was bedeutend wirkt von Produkt.
Der ganz sprechen War An Wie tut Das Spender zu Spender Variabilität
beeinflussen statistisch Inferenz Und Auch Verfahren Fähigkeit.
Ich bin werde Fokus An Das statistisch Inferenz.
Was Sind Du versuchen Zu Tun In Verfahren Entwicklung
Ist du bist versuchen Zu bestimmen Wenn Dinge wie pH-Wert und Temperatur, Und Zeit
bedeutend beeinflussen dein kritisch Gleichwertigkeit Attribute.
Sagen Das ICH War A Arzneimittel Hersteller ,
Und ICH haben Satz hoch A Verfahren Entwicklung Studie .
ICH schicken Das Verfahren Entwicklung Studie .
ICH wollen Zu bestimmen Wenn Temperatur beeinflusst,
Und Ich bin werde Anruf Es Zelle Lebensfähigkeit.
ICH sagen, "Hey wann immer Ich bin suchen bei Das , Ist ICH möchte machen Sicher Das Wenn etwas
bedeutend wirkt Mein Qualität Attribute,
ICH Kontrolle Das In Mein Verfahren.
Aber Wenn Es nicht, ICH Bin nicht Ausgaben Geld Und Zeit Und Ressourcen kontrollierend Es."
Was Ich bin betroffen mit als A Arzneimittel Hersteller
ist der Tippe I Fehler Rate.
ICH Tun nicht wollen Zu aufblasen A Tippe I Fehler Rate.
A Tippe I Fehler Rate würde sagen,
"Hey , Das Ist bedeutsam Wann, In Tatsache, es ist nicht."
Was Tun Du denken Das regulatorisch Agenturen würde Sei mehr betroffen mit?
Du kontrollierend mehr Dinge?
Sind Du nicht kontrollierend Dinge Das sollen Sei kontrolliert?
Das Ist genau Rechts Ist Sie würden Sei mehr betroffen
um Das geduldig Risiko, Das Typ II Fehler.
In Verfahren Entwicklung Ist Arzneimittel Hersteller
Tun nicht wollen Zu aufblasen Die Tippe I Fehler.
Sie Auch wollen bedeutsam Leistung. Warum?
Weil Das Kontrollen Das geduldig Risiko.
Der ganz Punkt von Mich zeigen Das zuletzt Jahr
War Zu zeigen Die Wirksam Spender zu Spender Variabilität
An versuchen Zu bestimmen dein kritisch Verfahren Parameter.
ICH Anruf Es statistisch Inferenz.
Rechts was jetzt das passiert Wenn ICH ändern Mein Verfahren?
ICH hatte A Kollege Nur zuletzt Woche , ICH War Arbeiten mit ihr.
Wann immer war reden um Zelle Und Gen Therapien, sie sagte,
Und Das Ist ihr Zitat, "Heide , bei Zelle Und Gen Therapien,
Dinge Sind ständig Ändern.
Du könnte haben Dinge wie analytisch Methoden ändern.
Du könnte haben Dinge wie Verfahren ändern."
Heute, Ich bin werde Fokus S dazu Verfahren Rechts Hier.
Hauptsächlich, Ich bin werde Fokus An Das Verfahren ändern.
ICH Tun möchte Punkt aus Das regulatorisch Agenturen verstehen
Das Du haben A brauchen für verbessern dein Verfahren.
Sogar Wenn Du verbessern dein Verfahren, Sind Du Ändern dein Verfahren ?
Sie erkenne Die brauchen für Das, Aber Sie Auch erkenne Die brauchen
Das Die Therapeutika Das du bist Herstellung aus Das Verfahren
sollen Sei ähnlich In Bedingungen von Produkt Qualität.
Du bist verwenden diese In klinisch Versuche.
Was tut Es bedeuten Zu Sei ähnlich?
Das nicht sagen Das Sie haben Zu Sei genau Die Dasselbe,
Das Sie haben Zu Sei ähnlich oder vergleichbar.
In Bedingungen von Mich Sprichwort Das etwas Ist ähnlich,
Was ICH möchte Tun Ist ICH möchte machen Sicher Das ICH haben manche Ähnlichkeit Zustand.
Das ist Die ganz Punkt von Vergleichbarkeit.
Für sehr niedrig Risiko Attribute,
Was ICH dürfen Tun Ist ICH dürfen zeigen Das Verfahren A und Verfahren B
Ist ähnlich In Seite -von -Seite Grundstücke .
Für mehr höher Risiko Attribute,
Was ICH möchte Tun Ist Vielleicht etwas wie A Qualität Reichweite.
In Bedingungen für Qualität Bereiche,
ICH Nur nehmen Das Referenz Gruppe, Die alt Verfahren,
Und ICH gebaut manche Reichweite um Es
Und sicherstellen Das alle von Th e gemessen Qualität Attribute
aus Die neu Verfahren fallen innerhalb Das Reichweite.
Für sehr hoch Risiko Attribute,
Was ICH möchte Tun Ist ICH möchte Tun gleichwertig CE-Prüfung.
Das Ist Was Ich bin werde konzentrieren Sie sich auf Heute,
erzählen Du um Was Gleichwertigkeit testen Ist,
Und Wie Das akzeptabel Unterschied oder Das Ähnlichkeit Zustand Ist Satz.
Es ist angerufen Gleichwertigkeit testen, Zwei einseitig T-Test.
Zu wiederholen Was Wir geredet um Vor,
wann immer Ich bin verwenden Design von Experimente In Verfahren Entwicklung,
Was ICH Tun Ist Ich bin Ändern manche Variable -wie Temperatur
aus niedrig Zu hoch ,
Und Ich bin Messung Die Wirkung An Mein kritisch Gleichwertigkeit Attribute.
ICH Bin vorausgesetzt In Die Null Hypothese Das Sie Sind Die Dasselbe.
Was ICH Tun Ist ICH Satz hoch A Design Zu sehen Wenn Sie sind anders.
A Tippe I Fehler In Das Fall würde Sei Mich Sprichwort,
"Wow, Sie sind anders " Wann , In Tatsache, Sie sind nicht.
Das würde bedeuten Das ICH würde Kontrolle Das.
ICH würde ausgeben Ressourcen kontrollierend Das In Die Verfahren.
Wenn Ich bin A Arzneimittel Hersteller,
ICH Tun nicht wollen Zu Kontrolle Dinge Das ICH nicht brauchen Zu.
Ich bin betroffen um Das Tippe I Fehler Rate .
Wenn ICH War A regulatorisch Agentur,
ICH würde Sei sogar mehr betroffen mit Die Typ II.
Es gibt NEIN Unterschied Wann, In Tatsache, Dort Ist .
Du sollen Sei kontrollierend etwas Und du bist nicht.
Wenn ICH War A regulatorisch Agentur,
Ausweis Sei mehr betroffen mit Die Typ II Fehler.
Jetzt sind wir es gehen Zu umdrehen Es.
War werde sprechen um Gleichwertigkeit testen.
Gleichwertigkeit testen Ist Ich bin nicht Sprichwort Das Sie Sind Die Dasselbe.
ICH Bin vorausgesetzt Das Dort Ist A Unterschied.
Ich habe gerade möchte machen Sicher Das Die Unterschied ist nicht zu groß.
Das zu groß, Ich bin werde Anruf Delta.
T hier ist A viel von anders Wege Zu Berechnung Das Delta.
Ich bin werde Anruf Es D oder Das Delta Rechts Dort,
oft angerufen Die Gleichwertigkeit Annahme Kriterien.
Ich würde wie Zu kommen aus Thema Gegenstand Sachverstand,
Aber Die mehrheitlich von mal, Es kommt aus Mich nehmen
manche k-Wert mal Das historisch Wert.
Das ist Teilt hinein zwei anders Tests .
An eins, Ich entscheide Wenn es ist weniger als positiv D.
In Die andere eins , ICH wollen Zu zeigen In Die wechseln Hypothese
Das dieser Unterschied Ist größer als A Negativ D.
Ich bin gehen zwei anders Seiten.
Das ist was ist angerufen Die links -Hand Seite von Die unten,
oder Die Spitze.
In Bedingungen von, Wenn ICH War A Arzneimittel Hersteller, Was würde ICH wollen Zu Tun?
Ich würde wollen Zu Sei fähig Zu ablehnen beide von diese Hypothesen.
ICH würde wollen hoch Leistung, niedrig Typ II Fehler Und hoch Leistung.
T sein Ist Äquivalent Zu nehmen A 90 % Vertrauen Nummer
um Die Unterschied In bedeutet In gewährleisten Das 90 % Vertrauen Intervall
wann immer Ich bin suchen bei Die niedrig Und hoch oder innerhalb Die Gleichgewicht von diese untere Delta
In Die Oberer, höher Delta.
Wenn du bist suchen bei Das, Du sollen denken Zu selbst Ist,
"ICH wollen Die Breite von Das Vertrauen Intervall Zu Sei sehr klein."
Was Sind Die anders Wege Das ICH könnte machen Die Breite
von Das Vertrauen Intervall
für Die Unterschied zwischen diese zwei bedeutet sehr klein?
ICH könnte verringern Mein Standard Abweichung.
Das ist A Gut Ding.
ICH könnte Zunahme Mein Probe Größe.
Das ist A Gut Ding.
ICH könnte Auch Zunahme Mein Alpha Ebene.
Vielleicht Das würde nicht Sei Also Gut Weil Was du bist tun
Ist du bist Aufblasen dein Tippe I Fehler Rate.
In Aufblasen dein Tippe I Fehler Rate, Was du bist Sprichwort Ist,
ICH Bin Angabe Das Sie sind Äquivalent Wann tatsächlich sind sie es nicht.
Der anders Wege Zu Kontrolle Die Breite von Das Vertrauen Intervall
Ist Zu untere S, Zunahme In, oder Zunahme Alpha.
Wir geredet um zwei von diese Sein Gut Und eins von diese nicht Sein Gut.
Es macht Sinn Das Wenn Ich bin A Arzneimittel Hersteller,
ICH wollen Zu maximieren Die Leistung von Die Design.
Das ist Die umdrehen. ICH wollen Zu minimieren Mein Typ II Fehler.
Regulatorisch Agenturen wollen um sicherzustellen, dass Du Tun nicht aufblasen
Das Tippe I Fehler Rate.
Das Tippe I Fehler Rate würde Sei Sprichwort dein annehmen Äquivalent
oder du bist Angabe Gleichwertigkeit Wann In der Tat Sie sind nicht.
In JMP, Du dürfen Tun diese Gleichwertigkeit Tests,
Und ICH möchte zeigen Du ein Beispiel von Das.
Für Mein Tagebuch, Erste Ding ICH möchte Tun
Ist ICH möchte zeigen Du Das In Bedingungen von bestimmend
dein Tippe I Fehler Tarife Und dein Typ II Fehler Tarife
Ist JMP bietet Leistung Kurven
unter Probe Größe Forscher , Leistung , Zwei Probe Unabhängig Gleichwertigkeit.
Caleb König tat ein schrecklich Großartig Arbeit mit Das.
ich sage schrecklich Großartig Arbeit, Aber Er tat A Großartig Arbeit mit Das.
Lasst uns Nur sagen Das Mein Marge, Mein Gleichwertigkeit Annahme Kriterien,
Ist Plus oder Minus 2 Standard Abweichungen.
Ich bin Nur gehen Zu setzen A 2 Hier,
Und das ist Nur 2 mal Die Standard Abweichungen Das Ich bin reden um.
Das ist alle Das Ich bin tun.
Lasst uns Nur sagen Das In Mein historisch Verfahren
Ist ICH haben 10 viele,
Und Ich bin werde vergleichen Es Zu A neu Verfahren Das hat 5 viele.
ICH wollen Zu sehen Was Die Leistung Ist Wenn Sie Sind genau Die Dasselbe,
Aber Es gibt NEIN Unterschied zwischen diese.
A wenige Dinge Das ICH möchte Punkt aus Hier Ist JMP gibt diese Leistung Berechnungen.
Der andere Ding Das Es tut Ist Es erlaubt Du ändern diese.
Was ist werde passieren Wenn ICH Tun Dinge wie Zunahme Mein neu Verfahren,
Die Nummer von Proben In Mein neu Verfahren Tag Bericht ,
Mein Leistung Ist werde gehen hoch.
Was würde passieren Wenn ICH Tun Dinge wie,
"Hey, Heide, ICH wollen Zu verringern Das Marge von Fehler
Zu, stattdessen 2 Standard Abweichungen , Zu sagen Vielleicht 1.5 Standard Abweichungen,
im Wesentlichen , als Ich bin nehmen diese Grenzen
Und Ich bin Straffung ihnen hoch."
Was ICH sehen Ist Mein Leistung Ist gehen Zu gehen runter.
Ich bin fähig Zu fragen ich selbst alle diese typisch Fragen
Das Du würde In Gleichwertigkeit testen.
Das Ist etwas anders Das ICH möchte zeigen Du das ist werde kommen hoch
Ist JMP hat Die Fähigkeit Zu sagen,
Tun ICH wissen Die WAHR Standard Abweichung oder nicht?
Wenn ICH wissen Die WAHR Standard Abweichung, Das Ist gehen Zu Sei besser.
Du bist werde sehen Das dein Leistung geht hoch.
In der Tat, Was das passiert Ist Mein Leistung geht hoch.
Das ist normalerweise nicht Die Fall.
ICH stets Anruf Das Die Utopie,
welche Verwendet Die Fälle Wenn ICH Tun nicht wissen Was Das WAHR Standard Abweichung Ist.
ICH stets Anruf Das Die Optimum, A Auto von Die Utopie.
ICH stets Anruf Die NEIN, Die Realismus.
ICH würde Sei nachlässig
Wenn ICH tat nicht zeigen Du Die Werkzeuge Das JMP tut haben
für zeigen Das Gleichwertigkeit
wie Wenn ICH hatte ein historisch Verfahren Wo ICH hatte 10 viele Und ICH gemacht 5 neu Einsen.
Erste Ding ICH möchte Tun
Ist ICH möchte sehen bei Das über Graph Builder,
Und ICH sehen Das Dort Ist NEIN Wirkung zwischen diese zwei.
ICH dürfen sehen beide von diese , Und Sie beide sehen wie
Sie kam aus Die neu Verfahren, Die Blau gegen Die Rot.
Wie um Wenn Dort Ist ein Wirkung ? Was ICH Tun Ist ICH sehen A Schicht.
Nur wie ICH zeigte Du Vor ist das Ist Zwei Einseitig T-Test.
JMP hat Werkzeuge für Das.
Jin Feng tat A Großartig Arbeit mit Das. Mein Güte. ICH Liebe Die Partituren Handlung.
Hier ist Die Unterschied In bedeutet. Hier ist Die untere , Und hier ist Die Oberer, höher,
Und das ist innerhalb Die Grenzen.
In Das Fall, Was Du hast Erledigt Ist Du abgelehnt beide Die Null Hypothese
In favorisieren von Die wechseln,
welche Ist Die Dasselbe als Was Du sehen In Die Bild.
Was Du Auch sehen Hier Ist Das Wenn Dort Ist ein Wirkung,
Ist ICH Bin nicht gehen Zu ablehnen beide Die Nullen.
Eins von diese Ist ICH Bin gehen Zu scheitern Zu ablehnen Und In der Tat ICH tat.
Was du wirst sehen Ist Mein Vertrauen Intervalle draußen Das Grenze.
ICH würde wie Zu sprechen um A sehr Spezifisch Fall.
A sehr Spezifisch Fall In Zelle Therapie Ist angerufen Teilt Apherese Design.
In A Teilt Apherese Design , Das Ist A Situation Wo
In Zelle Therapien Ist du bist Ändern Die Verfahren.
Was Du Tun Ist du bist verwenden Spender Materialien Teilt
zwischen Die zwei anders Prozesse.
Wir gehalten bekommen Fragen über Und über Und über wieder
aus unser Kunden um,
"Dürfen ICH sehen bei Die Probe Größe Und Leistung Berechnungen
für diese Paar von Entwürfe ?"
Kann nicht Überlagerung ihnen .
Sie können nicht sehen Wenn Sie sind abhängig auf Das Spender -an-Spender Variabilität?
Lasst uns sprechen um A Teilt Apherese Design.
In A Teilt Apherese Design, Erste Ding ICH möchte Tun
Ist ICH wollen Zu erzählen Du um Die regulatorisch Erwartung.
Das Ist sogar A jüngste Entwurf Orientierungshilfe dokumentieren aus Die FDA
In Juli von 2023, Nur zuletzt Monat.
In Das , Sie sagte Das Du brauchen Zu wählen A geeignet statistisch prüfen
für Analyse in Unterschied zwischen gepaart Daten
Wo diese Spender Sind gepaart hoch.
Das ist Wo Die Teilt Apherese Design kommt aus.
Für jeden einzel Spender Material Das Du haben,
Du Teilt Es In zwischen Verfahren A und Verfahren B.
Das Ist nicht zwei unabhängig T-Tests.
Was Das ist, ist A gepaart Design.
Das ist Die Erste Ding Das ICH gesucht Zu sprechen um.
Der zweite Ding Ist,
ICH gesucht Zu sprechen um Das Du Sind sehr oft In früh Bühne,
Also Du Tun nicht haben A Linie von Spender Materialien,
Also Du haben sehr niedrig Probe Größen.
Es ist hart Zu erhalten Leistung aus von niedrig Probe Größen.
Der dritte Ding Das Ich bin gehen Zu erzählen Du Ist ,
Wie Tun Du kommen hoch mit dein EAC?
Wie Tun Du kommen hoch mit dein Ähnlichkeit Zustand ,
Das Unterschied, Das akzeptabel Unterschied?
Was Du Tun Ist Du verwenden historisch Daten Das Ist gemacht aus von mehrere Spender.
Du nehmen Die Standard Abweichung gebraucht aus von historisch Daten.
Ich bin werde Anruf Das N 1 oder historisch.
Du nehmen manche k Nummer von Standard Abweichungen von historisch Daten .
Du Tun A prüfen , Und du bist verwenden Die Teilt Apherese Design
Zu Richter aus von Das historisch Daten.
Das sind zwei Beispiele, die ich Ihnen zeigen möchte.
Das erste Beispiel hier
Ist Wo du bist suchen bei Verfahren A und Verfahren B.
Was Du sehen Ist Du Tun sehen sechs verschiedene Spender Hier.
Was Du sehen In Die eins An Die links Ist Die mehrheitlich Variation Ist Kommen
aus Spender zu Spender Variabilität,
nicht Die Unterschied zwischen Verfahren A und Verfahren B.
Du haben hoch Spender -Zu -Spender Variabilität.
Ich bin werde Anruf Das, prho.
In Die Fall An Die Rechts, Was Du Tun Ist,
Ist Die mehrheitlich Variation Ist Kommen aus Die Unterschied
zwischen Verfahren A Und Verfahren B, nicht Die Spender zu Spender Variabilität.
Der mehrheitlich Variation Ist Kommen aus Die analytisch oder Die Verfahren.
Was Das erzählt Du Ist Du haben sehr niedrig rho.
Das würdest du haben niedrig Spender zu Spender Variabilität.
Ich bin werde zeigen Du A Serie von Skripte Das Wir hat funktioniert An.
Diese Sind typisch Fragen Das kam aus unser Kunden.
In unser Fälle, Wir Tun nicht wissen Was Die Standard Abweichung.
Wie tut Das vergleichen Zu Die bekannt?
Wie um diese Tippe I Und Typ II Fehler Preise?
Erinnern, Wenn Ich bin A Arzneimittel Hersteller, ICH wollen Zu Zunahme Die Leistung.
Wenn Ich bin A regulatorisch Agentur,
ICH wollen Zu machen Sicher Das Du Tun nicht aufblasen Das Tippe I Fehler Rate.
Wie Sind Wir werde Tun Das?
Das Ist aus Die europäisch Medikamente Agentur, 2001.
Der am besten Weg Zu Tun Das Ist mit Dinge
angerufen erwartet Betriebs charakteristisch Kurven.
Das gibt Du Leistung An Die y-Achse Und A Schicht In Die hauptsächlich.
ICH 'M gehen Zu gehen durch A Serie von Skripte,
Und diese Serie von Skripte ...
Es ist wirklich ein einziges Drehbuch Das haben Rechts Hier,
Das es ist werde erlauben Mich Zu ändern Dinge wie Das Rho,
Das Anteil von Spender zu Spender Variabilität.
Das k -Wert, erinnern, Wie Tun ICH Satz Die Annahme Kriterien?
Es Ist k mal Das Standard Abweichung.
Der typisch Weg von tun Das Ist Das k mal diese historisch viele.
Das Ist Die Nummer von historisch viele Das Du verwenden n1.
n2 ist Die Nummer von viele Das Ich bin werde verwenden für Das gepaart Design.
Wann immer Du laufen Die Skript, Was das passiert Ist Du kommen aus ,
Und Es tut A Serie von Simulationen.
In Das Fall, Es tat 5.000 Simulationen ,
Und Es rechnet Die Leistung für Du.
In diese 5.000 läuft, Was Prozentsatz von diese bestanden?
Es sieht aus etwas wie Das. Es gibt Du A viel von anders Optionen.
Mein Güte . ICH dürfen sehen bei anders k -Werte.
ICH dürfen sehen bei A anders Nummer von n1, welche Sind angerufen historisch viele.
ICH dürfen Auch sehen bei Die anders Nummer von N 2 oder gepaart viele.
Rechts jetzt ich möchte sprechen um...
Wann immer ICH Tun Das, Was ICH dürfen Tun
bin ich dürfen wählen welche von diese anders Fälle Das ICH wollen Zu sehen bei
zu sein fähig Zu Antwort typisch Fragen.
Lassen Mich offen hoch Mein typisch Vergleiche Hier.
Der Erste eins ICH möchte sprechen um Ist,
„Heath, was Wenn ICH haben A bekannter Standard Abweichung?"
Suchen Das ist etwas wie Das.
Das ist Was Die bekannt Standard Abweichung sieht aus wie.
A wenige Dinge Das ICH möchte Punkt aus
Ist Das Ist Die Prozentsatz von Zeit Das du bist gehen Zu beanspruchen Gleichwertigkeit.
Wenn Sie sind genau Die Dasselbe Das Du sagte du bist werde beanspruchen Gleichwertigkeit
A hoch Prozentsatz von Zeit.
Wenn Es gibt A riesig Unterschied zwischen ihnen wie A zwei Standard Abweichung Schicht
oder A drei Standard Abweichung Schicht , Ist du bist nicht gehen Zu beanspruchen Gleichwertigkeit.
Das ist A Gut Ding.
Der andere Ding Das ICH möchte zeigen Du Hier
Ist Wenn du bist suchen bei Das Alpha von 0,05,
Sein Das ICH Satz Mein k -Wert bei 2 ,
k Nummer von Standard Abweichungen gegen 10 historisch viele,
Die Standard Abweichung von 10 historisch viele,
Du würde erwarten Das Alpha Ebene würde Sei 0,05,
Die genau Alpha Ebene Das ICH Satz In Mein Gleichwertigkeit prüfen.
Rechts Jetzt, Die Ding Das ICH möchte zeigen Du
Ist Das Ist für A Anteil von Spender -Zu -Spender Variabilität von 90 %.
Was das passiert Wenn ICH ändern Das?
Was das passiert Wenn ICH ändern Das Zu 60 %.
Was das passiert Wenn ICH ändern Das Zu 30 % ?
Es gibt NEIN Spender zu Spender Variabilität.
Was Du sehen Ist Das gepaart prüfen, Die Leistung Kurve sieht aus wirklich gut
wann immer ICH haben hoch Spender -Zu -Spender Variabilität.
Der andere Ding Das Du beachten mit Die bekannt Standard Abweichung
ist der Alpha Ebene egal von Betriebs charakteristisch Kurve
Ist stets bei 0,05.
Lasst uns sprechen um manche andere typisch Fragen.
Eins typisch Frage Ist ,
Wie tut Es vergleichen für Die anders Ebenen von Rho?
Wie tut Mein typisch Weg von tun Das ?
ICH Tun nicht wissen Was Die Standard Abweichung Ist.
Mein typisch Weg von tun Das Ist In Die Blau.
Der bekannt Standard Abweichung Ist In Die Rot.
Eins Ding Das ICH möchte Punkt aus
Ist ICH möchte Punkt aus Das eins Rechts Hier.
Was Du sehen Ist Die bevorzugt Ansatz,
Die Ansatz Das sogar regulatorisch Unterlagen haben sagte Das Du sollen Tun,
Die gepaart Ansatz,
verwenden Die Standard Abweichung
Das Ist berechnet aus von Mein historisch viele,
Ist ICH haben ein aufgeblasen Tippe I Fehler Rate.
Das sollen Sei 0,05 Nur wie Es Ist Hier.
Das War wirklich seltsam Zu uns, Und Wir sah hinein Das.
Wann Wir sah hinein Es, Was Wir gefunden Ist ,
Es hat alles Zu Tun mit Das Rechts Hier.
Der Grund Warum Es hat alles Zu Tun mit Das Rechts Hier,
als ICH sagte, Wie Tun ICH verringern Die Breite von Das Vertrauen Intervall?
Der Weg Das ICH verringern Die Breite von Das Vertrauen Intervall
War entweder Zu verringern S , oder Zunahme N , oder Zunahme Mein Alpha Ebene.
Verstehen Das.
Das Ist Warum Du haben ein aufgeblasen Tippe I Fehler Rate
mit Das gepaart prüfen
Ist diese Deltas , welche du bist verwenden Zu Richter Das aus von, diese Deltas
Sind verwenden Die Standard Abweichung aus von historisch Daten
Das enthält Spender zu Spender Variabilität.
Das Vertrauen Intervall Rechts Dort
tut nicht enthalten Spender zu Spender Variabilität.
Warum? Weil Du tat A Paar prüfen .
Das enthält nur analytisch Und Verfahren Variabilität.
Das ist wo das aufgeblasen Fehler vom Typ I Rate kommt aus.
Benutzen Das gepaart Annäherung sein verstehen
Du haben ein aufgeblasen Tippe I Fehler Rate.
Wir sehen Das, Und es ist sogar mehr weit verbreitet
Wann Du haben hoch Spender -Zu -Spender Variabilität.
Warum? Weil Wenn Du haben niedrig Spender zu Spender Variabilität,
Th am Prozess Variabilität
ist der größten Teil von Die Varianz Komponente Das Du haben.
Lasst uns sehen bei A wenige mehr Fragen Das Du haben.
A S ICH sagte, Das eins Skript Antworten diese anders Fragen.
Das Ist antworten Die Frage ,
"Hey, Heide, Wenn ICH verwenden Das gepaart Ansatz das ist empfohlen,
dürfen ICH sehen bei Was das passiert als ICH Zunahme Probe Größe
aus 3 auf 4 auf 5 auf 6?"
Zwei Dinge Das ICH möchte Punkt aus Hier
Ist Nummer eins , Was Du sehen als ICH Zunahme Probe Größe,
Ist Ich bin werde haben höher Leistung.
ICH Trotzdem Tun nicht haben angemessen Leistung Wenn Es gibt NEIN Spender zu Spender Variabilität.
Das bedeutet Das ICH haben 0 Spender zu Spender Variabilität.
ICH würde brauchen bei am wenigsten A Probe Größe von 8 oder 8 anders Spender.
Wenn ICH Tun haben hoch Spender zu Spender Variabilität,
wie 0,9, 90 % von Das Variabilität, welche Du sehen Ist ICH Tun haben hoch Leistung
für NEIN Unterschied zwischen Die bedeutet.
Was ICH dürfen Tun Ist ICH dürfen machen Sicher Zu Antwort diese Fragen
mit überlagert Betriebs Charakter s passiert für anders Probe Größe.
ICH dürfen Auch Antwort Das Frage Wenn ICH War suchen bei , Und ICH sagen, "Hey ,
Ich habe angegeben Mein anders Probe Größen,
aber was ist, wenn wir uns ansehen Die anders k -Werte?"
Verstehen Das dein Annahme Kriterien Ist k Nummer von Standard Abweichungen.
Was ist werde passieren ist das Annahme Kriterien
sind diejenigen Was ICH Anruf gehen Post Sind gehen Zu erweitern als Du Zunahme k.
Daher, du bist werde haben A viel höher Fähigkeit
Zu passieren Gleichwertigkeit ,
Und du bist werde haben viel höher Leistung.
Ein anderer typisch Frage Ist Das.
Was Wenn ICH möchte ändern beide von diese zusammen?
Ich bin A groß Lüfter von Graph Builder .
Was Graph Baumeister Ist Was du bist suchen bei Hier
ist nicht nur Sind Du suchen bei,
"Hey , Heide, ICH Bin zunehmend Probe Größe In Blau, Das würde Sei 3,
In Rot, Das würde Sei 4,
In Grün, Das würde Sei A 5, Und In lila, Das würde Sei 6 ,
Aber ICH Auch sah bei Es für anders k -Werte.
Was würde dein Betriebs charakteristisch Kurven sehen wie?"
Gut?
ICH möchte erneut besuchen Das.
Nur wie ICH sagte Vor , ICH sagte, "Hey , ICH möchte erneut besuchen Das
Und zeigen Du Das für..."
Wann immer ICH haben A groß Anteil von Spender -Zu -Spender Variabilität ,
ICH sagte, "Was Du sehen für 2 Rechts Hier, ICH würde erwarten Mein Alpha Ebene
Das Mein Anteil von Zeit Das ICH passieren Das prüfen würde Sei 0,05."
Aber Was Du sehen Ist Du haben aufgeblasen Tippe I Fehler Rate.
Wie tut Das sehen?
Wann immer Ich bin suchen bei A rho
oder A Anteil von Spender zu Spender Variabilität
Das Ist sehr klein,
ICH Tun nicht haben viel Leistung.
Der Frage War , Was Wenn Wir tat Das stattdessen?
Wenn Wir hatte niedrig Spender zu Spender Variabilität,
Wenn Was Wir tat Ist Wir gebraucht Information aus diese historisch viele.
Wenn ICH haben NEIN Spender zu Spender Variabilität oder sehr niedrig Spender zu Spender Variabilität,
Warum konnte nicht ICH Nur Tun A unabhängig T -prüfen,
Wo ICH vergleichen aus Verfahren A oder Mein historisch Verfahren,
nicht Nur Die gepaart viele,
Aber ICH Auch halten diese 10 historisch viele
Und nicht vergleichen Zu Die bedeuten von Die neu Verfahren?
Wir gesucht Zu sehen Wie Das verglichen .
Tun Es Das Weg ist der unabhängige Test Ist In Die Rot.
Der gepaart Weg Ist In Die Blau.
Was Du sehen Ist, Wenn ICH haben wenig Zu NEIN Spender zu Spender Variabilität
In Mein Zelle Therapie Teilt Apherese Verfahren ,
Du sagte Das Die unabhängig T-Test
hat viel besser Profil als Die gepaart Ansatz.
Jedoch, Wenn ICH haben hoch Spender zu Spender Variabilität,
Das gepaart Ansatz In Die Blau
hat A viel besser Betriebs charakteristisch als Die Rot.
Rechts Jetzt, Die Frage Ist stattdessen von Nur automatisch
tun Das Teilt Apherese Paar Design,
Vielleicht Es würde Sei besser
Zu machen A Entscheidung basierend auf Das Spender zu Spender Variabilität.
Wie tut Das vergleichen wann immer ich hinschaue bei anders k -Werte?
ICH sehen Die genau Dasselbe Ding, Die genau Dasselbe Phänomene, die
mit A niedrig Spender zu Spender Variabilität,
Es macht Sinn Zu Tun Die unabhängig T -prüfen.
Mit hoch Spender zu Spender Variabilität Ist ICH haben A viel besser
Betriebscharakteristik Kurve
Sind höher Leistung damit verbundenen mit Die gepaart Ansatz.
Es nicht Gegenstand Wenn ICH sah bei A k von 1.5 , oder 2, oder sogar 3,0.
Egal von Die k -Wert ,
ICH haben A viel besser Betriebs charakteristisch Kurve
Wenn ICH halten Das Spender -Zu -Spender Variabilität.
Was Wenn ICH sah bei anders Werte von diese historisch viele?
ICH sah bei 3.
Wir sah bei 4.
W e sah bei 5 gepaart viele. Wir sah bei 6 gepaart viele.
Egal, Du sehen Die Dasselbe Phänomene.
War momentan Schreiben A Papier An Das
Zu versuchen Zu vorschlagen
Das Wenn Du haben niedrig Spender zu Spender Variabilität,
Vielleicht Es tut nicht machen Sinn für Du Zu verwenden A Teilt Apherese
oder ein gepaart Analyse Ansatz.
Vielleicht Die Ansatz Ist nur Gut
wann immer Du haben hoch Spender -Zu -Spender Variabilität.
T Hier Sind typisch Fragen Das Sind fragte In Die Teilt Apherese Entwürfe.
Was ICH möchte Tun Ist ICH Nur möchte Abdeckung
T wo oder drei mehr von diese
J ust Zu zeigen Du A wenige Ö dort Dinge Das Du könnte Tun.
Diese Sind anders Dinge Das Wir war suchen bei .
Wir sah bei, "Hey , Wie tut Die Betriebs charakteristisch Kurve,
Wie tut Das vergleichen Wenn Wir sah bei In Die Blau
das ist verwenden Nichts Aber Die historisch viele
Zu schätzen Die Standard Abweichung
gegen Wenn Du verwenden Die gepaart Und Die historisch viele,
welche Ist In Die Rot?"
Was Du sehen Ist Es gibt nicht viel Unterschied zwischen diese zwei,
besonders Wenn Ich bin verwenden höher Probe Größen wie Die N 2.
W e Auch sah bei,
"Hey, Wenn ICH geschätzt Das Standard Abweichung
verwenden A wenige anders Wege,
Was Wenn ICH sah bei schätzen
Das Standard Abweichung verwenden Die historisch viele,
welche Ist In Die Blau, gegen In Die Rot
Ist verwenden Die historisch viele Und Die gepaart viele?
ICH vergleichen Die unabhängig Fall gegen Die gepaart Fall.
Was Tun ICH sehen? "
Als ICH sagte Vor, Du sehen Das genau Dasselbe Phänomene
mit A niedrig Spender zu Spender Variabilität.
Der viel besser Weg von tun Das würde Sei ein unabhängig T -prüfen
An Die untere Rechts -Hand Ecke.
Das Ist Wo Du hoch Spender zu Spender Variabilität.
Es macht Sinn Das Wir würde verwenden Die gepaart Ansatz.
Zuletzt eins Das ICH wollen Zu zeigen Du
Ist Das Ist etwas Das wir haben gewesen Arbeiten An.
Wir sah bei Die gepaart Ansatz gegen Die unabhängig.
Der gepaart Ansatz Ist In Die Blau.
Der unabhängig Ist In Die Rot.
Ich habe sagte Das über Und über Und über wieder.
Das Es macht Sinn Das Wenn ICH haben niedrig Spender zu Spender Variabilität,
Die unabhängig Fall In Die Blau sieht aus viel besser.
Wenn ICH haben hoch Spender zu Spender Variabilität, Die gepaart Ansatz sieht aus besser.
Aber eins Ding Das Wir tat ich sind wir nahm A sehen Und Nur sagte,
"Was Wenn ICH nahm A sehen bei Die Ansatz Das gab Mich Die kürzeste
mit Das Vertrauen Intervall?"
Das ist In Die Grün .
Was Du sehen Ist Das normalerweise gibt Du Die am besten Ansatz
egal von Was dein rho Ist
oder Was dein Anteil von Spender -Zu -Spender Variabilität Ist.
In Schließen,
ICH würde wie Zu Nur Punkt aus A wenige Dinge.
Das Skript Das Wir haben Antworten, entlang mit Die typisch Fragen
Das unser Kunden haben An Betriebs charakteristisch Kurven,
damit verbundenen mit diese Teilt Apherese Entwürfe,
was ich mache wollen Zu ziehen weg aus Hier, obwohl,
Ist Wenn Du Tun haben A niedrig Anteil von Variabilität von Spender zu Spender
Ist du wirst sehen Das diese Entwürfe Sind sehr untermotorisiert
für weniger als 8 viele, weniger als 8 anders Spender Material.
Wir live In A Welt In Zelle Therapien
Wo Du Tun nicht haben A viel von Spender Materialien,
Also Du haben sehr niedrig Größen.
Es würde Sei viel mehr effizient Wenn Du hatte niedrig Variabilität von Spender zu Spender
Zu verwenden Die unabhängig Fall.
Wir Tun haben das andere Überarbeitungen Das Wir gemacht An Das
Wo Wenn Du war fähig Zu machen mehrere viele
für diejenigen gepaart Ansätze mit Die Dasselbe Spender,
oder Wenn du bist fähig Zu nehmen mehrere Messungen
Zu Sei fähig Zu sehen bei diese Betriebs Eigenschaften Kurven.
Dank Du.
