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[JSL] 對大量指標進行雙邊 T 檢定的腳本

大家好，

我想編寫一個 JSL 腳本來自動對大量指標（500+）進行 TOST（雙向 T 測試）。

TOST 透過一對「等級」工作，因此使用 2x 等級很容易，因為每個「對」只需要 1x 行。

我已經編寫了一個適用於 2x 層級的腳本，透過產生「組合資料表」並向其中添加更多帶有公式的列，最終得到結果：「等效」或「不等效」。

當我想要處理超過 2 個級別時，問題會變得更加嚴重，它需要找到所有可能的唯一“級別”對，然後對度量 + 級別對的每個組合運行 TOST 數學。

我找到了一種方法（在此論壇上）從列表中查找所有可能的唯一對，並將它們放入表或嵌套列表中（NchooseKmatrix()）。

但我被困在那裡。我需要的是：

1- 使用所有可能的指標組合（Column1）和所有可能的等級對（Column2 和 Column3）填入新表。

2-然後在每行中添加每對級別的統計數據

從現在開始，我將能夠計算出最終確定 TOST 的數學公式。

我附加了一個腳本，該腳本生成一個虛擬表，然後是來自單向分析的組合數據表，然後是我嘗試使用指標+唯一級別對的所有組合創建第三個表的失敗嘗試

預先感謝您的幫助

Names Default To Here( 1 );
clear symbols();
Deletesymbols();

//Create table with random distribution (table 1)
dt = New Table( "tabletest",
	Add Rows( 500 ),
	New Column( "Product", Character, "Nominal", formula("Product " ||char( Random Integer( 1, 4 )))),
	New Column( "Metric1", Numeric, "Continuous", formula( Random Normal( 10, 1 ) ) ),
	New Column( "Metric2", Numeric, "Continuous", formula( Random Gamma( 10, 1 ) ) ),
	New Column( "Metric3", Numeric, "Continuous", formula( Random Gamma( 10, 2 ) ) )

	
);
Column( dt, "Metric1" ) << set property( "spec limits", {LSL( 5 ), USL( 25 ), Show Limits( 0 )} );
Column( dt, "Metric2" ) << set property( "spec limits", {LSL( 0 ), USL( 40 ), Show Limits( 0 )} );
Column( dt, "Metric3" ) << set property( "spec limits", {LSL( 5 ), USL( 40 ), Show Limits( 0 )} );

dt << save( "$Desktop\tabletest.jmp" );

//Get a list from all unique Product

SplitBy = "Product";
summarize(ColumnSplitBy=by(Column (SplitBy)));
show(ColumnSplitBy);
For( i = N Items( ColumnSplitBy ), i > 0, i--,
  If( ColumnSplitBy[i] == "",
  Remove From( ColumnSplitBy, i, 1 );
  )
);

//Get Column name
MetricCols = dt << Get Column Names( numeric, continuous, "string" );

//Get all unique combo of 2 Products
ColumnSplitByCombo = aslist( nchoosekMatrix(nitems(ColumnSplitBy), 2));
show (ColumnSplitByCombo);


//Create a combinaed datatable with stats (Table 2)
ow = dt << Oneway(
	Y(Eval(MetricCols)),
	X(Eval(SplitBy)),
	Means and Std Dev(1),
	SendToReport(
		Dispatch(
			{"Means and Std Deviations"},
			"Std Dev Lower 95%",
			NumberColBox,
			{Visibility("Visible")}
		),
		Dispatch(
			{"Means and Std Deviations"},
			"Std Dev Upper 95%",
			NumberColBox,
			{Visibility("Visible")}
		)
	),
	Invisible
);

tb = Report(ow[1])[Outline Box("Means and Std Deviations"), Table Box(1)];
dt2 = tb << Make Combined Data Table;
tb << close window;

//Create new table for the result, each row has a unique pair of Levels  
dt3 = astable( nchoosekMatrix(nitems(ColumnSplitBy), 2), << column names({"x", "y"}) );
dt3 << new column ("first", character, << set values ( ColumnSplitBy[dt3:x << get values]));
dt3 << new column ("second", character, << set values ( ColumnSplitBy[dt3:y << get values]));
dt3 << delete columns (1::2);

//Create a nested list with each pair of levels
Listdt3 = aslist( nchoosekMatrix(nitems(ColumnSplitBy), 2));
show (Listdt3);

// I tried to use associate array() to match the level and name but couldn't make it work

- 傳教士

自動化和腳本編寫回覆：[JSL] 對大量指標進行雙邊 T 測試的腳本

我附上了一份帶有螢幕截圖的文件“Untitled.png”，以（希望）更好地解釋我的請求。

謝謝！

回覆：[JSL] 對大量指標進行雙邊 T 測試的腳本

例如，您可以先堆疊組列，用結果更新它，然後再次拆分它。

這個例子沒有考慮到可以有多個Metrics

// Loop over Metrics and perform these for each of them
// Concatenate results into single table
dt3 = As Table(NChooseK Matrix(N Items(ColumnSplitBy), 2), <<COLUMN names=""></COLUMN>// Metrics should be taken into account here OR stacked table should contain them
dt4 << Update(
	With(dt2),
	Match Columns(:Data = :Level)
);

或者沒有最終的分割，很可能看起來像這樣

回覆：[JSL] 對大量指標進行雙邊 T 測試的腳本

@Voizingu您好：TOST 只是檢查 100(1-2alpha)% 置信區間是否完全包含在某些等價限制內；那麼，也許一個適當的解決方法是使用 Fit Y by X 多重比較過程來為您進行所有組合？

回覆：[JSL] 對大量指標進行雙邊 T 測試的腳本

是否有原因無法使用 Oneway 平台中的內建等價測試？

回覆：[JSL] 對大量指標進行雙邊 T 測試的腳本

你好，賈莫，

堆疊>更新>拆分是個好主意！

我已經能夠成功實現它，但我的程式碼有點髒（很多 For() 循環、中間步驟...）。

而不是：

- 多次連接表

- 然後從重複指標清單中填入一列

我想在優化我的程式碼方面變得更好。

有沒有辦法以更乾淨/優化的方式填充 dt5？ （也許使用本機 JMP 指令？）

我很想聽聽你對此的建議

但無論如何，非常感謝您在這方面幫助我:D

- 傳教士

Names Default To Here( 1 );
clear symbols();
Deletesymbols();

//Create table with random distribution (table 1)
dt = New Table( "tabletest",
	Add Rows( 5000 ),
	New Column( "Product", Character, "Nominal", formula("Product " ||char( Random Integer( 1, 4 )))),
	New Column( "Metric1", Numeric, "Continuous", formula( Random Normal( 10, 1 ) ) ),
	New Column( "Metric2", Numeric, "Continuous", formula( Random Gamma( 10, 1 ) ) ),
	New Column( "Metric3", Numeric, "Continuous", formula( Random Gamma( 10, 2 ) ) ),
	
);
Column( dt, "Metric1" ) << set property( "spec limits", {LSL( 5 ), USL( 25 ), Show Limits( 0 )} );
Column( dt, "Metric2" ) << set property( "spec limits", {LSL( 0 ), USL( 40 ), Show Limits( 0 )} );
Column( dt, "Metric3" ) << set property( "spec limits", {LSL( 5 ), USL( 40 ), Show Limits( 0 )} );

dt << save( "$Desktop\tabletest.jmp" );

//Get a list from all unique Product

SplitBy = "Product";
summarize(ColumnSplitBy=by(Column (SplitBy)));
show(ColumnSplitBy);
For( i = N Items( ColumnSplitBy ), i > 0, i--,
  If( ColumnSplitBy[i] == "",
  Remove From( ColumnSplitBy, i, 1 );
  )
);

//Get Column name
MetricCols = dt << Get Column Names( numeric, continuous, "string" );
show(MetricCols);

//Get all unique combo of 2 Products
ColumnSplitByCombo = aslist( nchoosekMatrix(nitems(ColumnSplitBy), 2));
show (ColumnSplitByCombo);


//Create a combinaed datatable with stats (Table 2)
ow = dt << Oneway(
	Y(Eval(MetricCols)),
	X(Eval(SplitBy)),
	Means and Std Dev(1),
	SendToReport(
		Dispatch(
			{"Means and Std Deviations"},
			"Std Dev Lower 95%",
			NumberColBox,
			{Visibility("Visible")}
		),
		Dispatch(
			{"Means and Std Deviations"},
			"Std Dev Upper 95%",
			NumberColBox,
			{Visibility("Visible")}
		)
	),
	Invisible
);

tb = Report(ow[1])[Outline Box("Means and Std Deviations"), Table Box(1)];
dt2 = tb << Make Combined Data Table;
tb << close window;


//Create new table for the result, each row has a unique pair of Levels  
dt3 = astable( nchoosekMatrix(nitems(ColumnSplitBy), 2), << column names({"x", "y"}) );
dt3 << new column ("first", character, << set values ( ColumnSplitBy[dt3:x << get values]));
dt3 << new column ("second", character, << set values ( ColumnSplitBy[dt3:y << get values]));
dt3 << delete columns (1::2);

//Create a nested list with each pair of levels
Listdt3 = aslist( nchoosekMatrix(nitems(ColumnSplitBy), 2));
show (Listdt3);

// I tried to use associate array() to match the level and name but couldn't make it work

// Loop over Metrics and perform these for each of them
// Concatenate results into single table
dt3 = As Table(NChooseK Matrix(N Items(ColumnSplitBy), 2), <<COLUMN names=""></COLUMN>

回覆：[JSL] 對大量指標進行雙邊 T 測試的腳本

你好，MRB3855，

你說得很好，我不想在第一條訊息中放入太多資訊來關注我的腳本問題，但在我的初始程式碼（適用於 2 個層級）中，我將等價限制設為 5%範圍[LSL;USL]。

這當然是一個任意值，如有必要我可以更改。

它允許我篩選數百個指標，並從該標準中標記「不等效」指標，通常有十幾個。

然後從這個清單中我可以進行徹底的分析：

- 變異數分析

- TOST 具有適當的範圍

- ETC...

對於第二點，如果我理解得很好，您建議為每個指標運行 TOST 平台並選擇資料並透過 Display Box() 放入表格中？如果是這樣，這確實是一個可能的解決方案，但我更喜歡自己運行數學來理解 TOST 原理並節省一些處理時間。

希望這是有道理的:)

感謝您的協助

- 傳教士

回覆：[JSL] 對大量指標進行雙邊 T 測試的腳本

你好馬克，

是的，一開始我想到使用 TOST 平台並使用 Display Box() 選擇統計數據，但我更喜歡使用不同的方法來單獨計算每個參數，以獲得與平台給出的相同結果。

事實上，這可能是比重新發明輪子更快的方法，但我現在已經投入了很多時間，而且我已經非常接近實現它，所以我不妨完成我開始的事情（艱難的方式），哈哈！

這樣做的一個好處是我現在了解了 TOST 方法的每一步。

謝謝

- 傳教士

回覆：[JSL] 對大量指標進行雙邊 T 測試的腳本

我很可能會自己使用循環，但您可以通過一些矩陣運算來完成。在我看來，該腳本需要重寫以使其更易於閱讀（更好地命名變數、利用輸出表名稱、關閉不必要的表和常規清理）

看更多...

Names Default To Here(1);

//Create table with random distribution (table 1)
dt = New Table("tabletest",
	Add Rows(5000),
	New Column("Product",
		Character,
		"Nominal",
		formula("Product " || Char(Random Integer(1, 4)))
	),
	New Column("Metric1", Numeric, "Continuous", formula(Random Normal(10, 1))),
	New Column("Metric2", Numeric, "Continuous", formula(Random Gamma(10, 1))),
	New Column("Metric3", Numeric, "Continuous", formula(Random Gamma(10, 2))), 
	
);
Column(dt, "Metric1") << set property("spec limits", {LSL(5), USL(25), Show Limits(0)});
Column(dt, "Metric2") << set property("spec limits", {LSL(0), USL(40), Show Limits(0)});
Column(dt, "Metric3") << set property("spec limits", {LSL(5), USL(40), Show Limits(0)});


SplitBy = "Product";
Summarize(ColumnSplitBy = by(Column(SplitBy)));

MetricCols = dt << Get Column Names(numeric, continuous, "string");

ColumnSplitByCombo = As List(NChooseK Matrix(N Items(ColumnSplitBy), 2));


//Create a combinaed datatable with stats (Table 2)
ow = dt << Oneway(
	Y(Eval(MetricCols)),
	X(Eval(SplitBy)),
	Means and Std Dev(1),
	SendToReport(
		Dispatch({"Means and Std Deviations"}, "Std Dev Lower 95%", NumberColBox,
			{Visibility("Visible")}
		),
		Dispatch({"Means and Std Deviations"}, "Std Dev Upper 95%", NumberColBox,
			{Visibility("Visible")}
		)
	),
	Invisible
);

tb = Report(ow[1])[Outline Box("Means and Std Deviations"), Table Box(1)];
dt2 = tb << Make Combined Data Table;
tb << close window;

//Create a nested list with each pair of levels
Listdt3 = As List(NChooseK Matrix(N Items(ColumnSplitBy), 2));

mcols = N Items(MetricCols);
l = Repeat(Listdt3, mcols);
m = J(N Items(l) / mcols, mcols) :*</img> (1::mcols);
mfinal = Sort Ascending(Shape(m, 1, N Items(l)));

dt3 = As Table(Matrix(l), <<COLUMN names=""></COLUMN>

</CODE><NOSCRIPT><CODE class=" language-jsl"><DIV class="lia-spoiler-noscript-container"><DIV class="lia-spoiler-noscript-content">名稱預設為此處(1)； //建立隨機分佈表（表1） dt = New Table("tabletest", Add Rows(5000), New Column("Product", Character, "Nominal", Formula("Product " || Char(Random Integer) (1, 4))) )，新列("Metric1"，數值，"連續"，公式(隨機常態(10, 1))))，新列("Metric2"，數值，"連續"，公式(隨機Gamma(10, 1))), 新列("Metric3", Numeric, "連續", 公式(隨機 Gamma(10, 2))), ); Column(dt, "Metric1") << set property("規格限制", {LSL(5), USL(25), 顯示限制(0)}); Column(dt, "Metric2") << set property("規格限制", {LSL(0), USL(40), 顯示限制(0)}); Column(dt, "Metric3") << set property("規格限制", {LSL(5), USL(40), 顯示限制(0)});分割依據=「產品」； Summarize(ColumnSplitBy = by(Column(SplitBy))); MetricCols = dt << 取得列名稱（數字、連續、「字串」）； ColumnSplitByCombo = As List(NChooseK Matrix(N Items(ColumnSplitBy), 2)); //建立包含統計資料的組合資料表（表2） ow = dt << Oneway( Y(Eval(MetricCols)), X(Eval(SplitBy)), Means and Std Dev(1), SendToReport( Dispatch({ "Means)與標準差"}, "標準差下限95%", NumberColBox, {Visibility("Visible")} ), Dispatch({"平均值與標準差"}, "標準差上限95%", NumberColBox, {Visibility( "可見")} ) ), 不可見 ); tb = Report(ow[1])[大綱框(“平均值與標準差”)，表格框(1)]; dt2 = tb << 製作組合資料表； tb << 關閉視窗； //建立一個包含每對層級的巢狀清單 Listdt3 = As List(NChooseK Matrix(N Items(ColumnSplitBy), 2)); mcols = N 項(MetricCols); l = 重複(Listdt3, mcols); m = J(N 項(l) / mcols, mcols) (1::mcols); mfinal = 升序排序(形狀(m, 1, N 項(l))); dt3 = 作為表(矩陣(l), < <COLUMN names=""></COLUMN></DIV></DIV>

<P><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper lia-image-align-inline" image-alt="jthi_1-1724774273332.png" style="width: 400px;"><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_1-1724774273332.png" style="width: 400px;"><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_1-1724774273332.png" style="width: 400px;"><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_1-1724774273332.png" style="width: 400px;"><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_1-1724774273332.png" style="width: 400px;"><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_1-1724774273332.png" style="width: 400px;"><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_1-1724774273332.png" style="width: 400px;"><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_1-1724774273332.png" style="width: 400px;"><span class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_1-1724774273332.png" style="width: 400px;"><img src="https://us.v-cdn.net/6038925/uploads/images/67576i7A33F8F17FEAD03D/jthi_1-1724774273332.png" role="button" title="jthi_1-1724774273332.png" alt="jthi_1-1724774273332.png" /></span></SPAN></SPAN></SPAN></SPAN></SPAN></SPAN></SPAN></SPAN></P> <P><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper lia-image-align-inline" image-alt="jthi_2-1724774284315.png" style="width: 400px;"><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_2-1724774284315.png" style="width: 304px;"><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_2-1724774284315.png" style="width: 304px;"><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_2-1724774284315.png" style="width: 304px;"><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_2-1724774284315.png" style="width: 304px;"><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_2-1724774284315.png" style="width: 304px;"><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_2-1724774284315.png" style="width: 304px;"><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_2-1724774284315.png" style="width: 304px;"><span class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_2-1724774284315.png" style="width: 304px;"><img src="https://us.v-cdn.net/6038925/uploads/images/67577i906F6E675ADD899F/jthi_2-1724774284315.png" role="button" title="jthi_2-1724774284315.png" alt="jthi_2-1724774284315.png" /></span></SPAN></SPAN></SPAN></SPAN></SPAN></SPAN></SPAN></SPAN></P> <P><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper lia-image-align-inline" image-alt="jthi_0-1724774190734.png" style="width: 400px;"><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_0-1724774190734.png" style="width: 400px;"><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_0-1724774190734.png" style="width: 400px;"><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_0-1724774190734.png" style="width: 400px;"><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_0-1724774190734.png" style="width: 400px;"><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_0-1724774190734.png" style="width: 400px;"><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_0-1724774190734.png" style="width: 400px;"><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_0-1724774190734.png" style="width: 400px;"><span class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_0-1724774190734.png" style="width: 400px;"><img src="https://us.v-cdn.net/6038925/uploads/images/67575i9361F045B1E7C693/jthi_0-1724774190734.png" role="button" title="jthi_0-1724774190734.png" alt="jthi_0-1724774190734.png" /></span></SPAN></SPAN></SPAN></SPAN></SPAN></SPAN></SPAN></SPAN></P> <P> </P>

回覆：[JSL] 對大量指標進行雙邊 T 測試的腳本

嘿，賈莫，

感謝您的快速回覆。

這條線失敗了

m = J(N Items(l) / mcols, mcols)  (1::mcols);

您能解釋一下它的用途嗎？

我通常不使用矩陣，我嘗試自己調試但無法...

感謝您的協助

回覆：[JSL] 對大量指標進行雙邊 T 測試的腳本

由於某種原因它丟失了:*

m = J(N Items(l) / mcols, mcols) :*</img> (1 :: mcols);

目的是創建一個像這樣的矩陣

然後您將其轉換為

使用形狀。

也要使用循環，它們通常比奇怪的矩陣「技巧」更容易閱讀和理解。

回覆：[JSL] 對大量指標進行雙邊 T 測試的腳本

嗨，賈莫，

我測試了該行的幾個版本，添加了翻譯中可能丟失的特殊字符，但沒有...

這條線對我來說不起作用（我使用的是 JMP Pro 17）

沒關係，使用 Matrix 的這種優化真的很好。正如你所說，使用循環也可以，所以我會這樣做:)

再次感謝您花時間幫助我（再次）！

- 傳教士

回覆：[JSL] 對大量指標進行雙邊 T 測試的腳本

我已附上社區中中斷的程式碼部分作為螢幕截圖

它是矩陣的逐元素乘法E Mult()

@Ryan_Gilmore JMP 社群正在吃飯:*(: * 此處新增了空格)

JSL程式碼區塊：

m = J(N Items(l) / mcols, mcols) :*</img> (1::mcols);

文字:

m = J(N 項(l) / mcols, mcols):* (1::mcols);

編輯時的截圖

預覽截圖

回覆：[JSL] 對大量指標進行雙邊 T 測試的腳本

嗨@Voizingu大家都說，看來您有一個適合您的解決方案。出色的！但是，為了避免遺失，信賴區間應為 100(1-2alpha)% 區間。即，如果您希望 1 類錯誤率為 5%，那麼用於判斷等效性的區間應該是 90% 信賴區間（而不是 95%）。這是一項兩側測試…每一側都在 alpha = 0.05 下進行測試。見附件，