我正在努力為流程的多個屬性產生等價圖。 我發現可以對等價值進行歸一化並將它們全部繪製在同一張圖表上。 有人可以指導我如何執行此操作嗎？
只是為了添加一個說明，我不會使用標準化變數對某些標準化差異進行等價測試，以考慮實際上為零。 我認為這會導致解釋起來非常混亂。
如果我必須進行大量的等價測試，我會在擬合模型中進行設置，如下所示：
dt = Data Table( "attribute data 7" );
obj = dt<<FIT model=""></FIT>
此方法執行實際的 TOST，並將 alpha 設為 0.1，因此其 TOST 為 95%。
腳本的最後一部分將所有變數的結果組合在一起。
我找到了拜倫問的答案。@MANOVATurtle779 ，如果您選擇路線，拜倫建議您可能需要仔細查看以下鏈接，以確保您回答感興趣的“等價”比較，可能與成對比較、錯誤發現率等相關。第一個來自 JMP 幫助。 另外兩個是 JMP 幫助中引用的相關參考文獻。
https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/index.shtml#page/jmp/means-differences-data-table.shtml
http://engr.case.edu/ray_soumya/mlrg/controlling_fdr_benjamini95.pdf
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/3450848/
您好，Byron：根據您所描述的 JMP 幫助，目前尚不清楚透過反應篩選平台獲得的「實際差異」測試結果的零假設和備擇假設是什麼。與Fit Model平台上使用的TOST（兩個單邊測試）方法相同嗎？ https://www.jmp.com/support/help/en/17.0/index.shtml#page/jmp/equivalence-test-reports.shtml
我不會支持這個建議作為有效的等效方法，但這裡是如何做到這一點。
1. 堆疊所有屬性（表>堆疊）
2. 將堆疊資料列的範圍設定為0-1。
3. 執行此操作非常重要 -> 編輯範圍公式，如下所示：
(:Data - Col Minimum( :Data, :Label )) / (Col Maximum( :Data, :Label ) - Col Minimum( :Data, :Label ))
這將根據堆疊的屬性對資料進行標準化。 如果你不這樣做，分析就會變得一團糟。
4. 分析>響應篩選。 像這樣設定對話框：（注意我的範例中的進程有兩個級別，將舊進程與新進程進行比較。
5. 使用紅色小三角選單中的此選項
6. 從這裡有兩個選擇。 第一個選項有點複雜，而且對於它實際的作用可能有些神秘，而第二個選項則令人沮喪地受到限制。 為每個等級指定一個值會很有用，但這就是為什麼我們已經將資料縮放到 0-1，選擇實際差異並選擇 0-1 的某些分數。 例如，如果每個縮放屬性的 Process=Old 與 Process=New 的差異在 5% 以內，那麼它們實際上是相同的，則選擇 0.05 的差異進行偵測。
現在你有了一些結果，除了它們都是按比例單位表示的，所以我不確定它們實際上是如何被攔截的。
如果透過「標準化等價值”，您的意思是每個差異都有一個唯一的等價值（在下圖中的“差異”框中），並且您想要縮放它們以使它們都相同......最簡單的方法是以下之一。 下列任一情況都會導致等效值為 1。
1. 將每個響應除以其各自的等價值。
2. 將每個最終信賴區間除以各自的等價值。
然後，如果您想將它們全部繪製在同一個圖表上...您可以透過圖表產生器繪製間隔和限制。
