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Test d'équivalence pour différentes variances

Bonjour aux téléspectateurs

Je vérifie le test d'équivalence pour chaque lot.

Objectif : Répondre à cette question (la variance de chaque lot est-elle équivalente ?)

Question:

1. Quelle est la signification de « Marge et Alpha » lors de la sélection du ratio des écarts types ?
2. Il est indiqué dans « intervalle d'équivalence pratique spécifique ». Alors, comment puis-je définir une valeur d'intervalle raisonnable car le nombre d'équivalences dépend de cet ensemble de marges ?

Merci!

Analyse et modélisation de données de baseExploration et visualisation des donnéesIngénierie de la qualité et des procédésRé: Test d'équivalence pour les variances différentes

J'ai vérifié pour vous et j'ai trouvé des informations qui pourraient vous aider.

J'espère que ces informations vous seront utiles. Veuillez noter que je ne suis pas un expert de JMP, mais je souhaite vous apporter mon aide pendant que l'un de nos experts examine votre message et vous répond.

Marge et Alpha

Définit les niveaux de signification du test.

Différence

(Disponible uniquement pour les tests de différence de risque.) Spécifie la marge d'équivalence, de supériorité ou de non-infériorité. Cette marge, ou delta, est la différence qui a une signification pratique. Pour les tests d'équivalence, la différence doit être supérieure à zéro.

Rapport

(Disponible uniquement pour les tests de risque relatif.) Spécifie la marge d'équivalence, de supériorité ou de non-infériorité sous forme de ratio de risque. Cette marge, ou delta, définit un ratio de risque qui a une signification pratique. La plage de valeurs est définie comme (Ratio, 1/Ratio). Pour les tests d'équivalence, le ratio doit être différent de 1.

Alpha

Spécifie le niveau de signification du test.

Consultez ce lien pour plus d'informations :
https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/index.shtml#page/jmp/equivalence-test-reports-2.shtml

Ce lien aussi :
https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=video&cd=&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwilqtiOyuCHAxVPQ_EDHQUBHbYQtwJ6BAgNEAI&url=https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fwatch%3Fv%3D_LFDICdowWg&usg=AOvVaw2 _e3EovVVgG9lDND046jcW&opi=89978449

Ré: Test d'équivalence pour une variance différente

Il semble que vous recherchiez l’équivalence des moyens.

L'équivalence des moyennes est utilisée pour les comparaisons de population. Par exemple, j'ai des lots historiques et des lots provenant d'un nouveau site CDMO. Les CQA des lots sont-ils équivalents ?

L'équivalence de variance est souvent utilisée pour déterminer si la variance entre les méthodes de mesure est la même. Par exemple, j'ai utilisé une méthode de titrage pour mesurer la concentration d'un API, et maintenant j'utilise une méthode HPLC. Le nouveau système est prêt à l'emploi, puis-je déterminer si la variation est équivalente (ou non inférieure) ?

Ré: Test d'équivalence pour les variances différentes

Bonjour @Summer7702 : Vous pouvez considérer la « marge » comme un ratio acceptable (et ne pas confondre « acceptable » et « souhaitable ») rie, si le ratio des écarts-types de la population est compris entre 1/r et r, alors les écarts-types de la population sont considérés comme « équivalents » (« équivalent » dans ce sens signifie qu'ils sont suffisamment proches pour être considérés comme « équivalents »). Le choix de r (la marge) est choisi avant de collecter les données. Il s'agit d'une différence (ratio) scientifiquement (plutôt que statistiquement) justifiable qui est considérée comme admissible dans le pire des cas. Si l'intervalle de confiance à 90 % pour le ratio est entièrement compris entre 1/r et r, alors vous pouvez revendiquer une équivalence à alpha = 0,05. Alpha est le taux d'erreur de type 1. Il est généralement fixé à 0,05. Cela signifie essentiellement que la probabilité de revendiquer une équivalence, alors qu'en fait, ils ne sont pas équivalents, est de 5 %. L'intervalle de confiance utilisé est un intervalle de 100*(1-2*alpha)%.

Les tests d'équivalence sont fondamentalement différents des tests de différences « statistiquement significatives ». Les différences « statistiquement significatives » peuvent ne pas être significatives en pratique. Les tests d'équivalence consistent à tester une différence pratique/significative.

Des questions ? Revenez.