I
Sono
Brughiera
Correre.
Sebbene Andrea Carlo, E Jeff Hofer , E Rick Burdick, Alcuni compagni di squadra Di mio ,
ha fatto il maggioranza Di tecnico lavoro Qui, Io sono andando a Essere IL uno che presenta Oggi .
Io sono andando a parlare Di Come JMP E JMP script Potere Essere usato
In a molto particolare specifico applicazione In cella terapie.
Io sono andando a parlare a poco morso Di Che cosa terapie geniche e cellulari Sono
E IL molto specifico esempio Quello I volere parlare Di
È comparabilità.
Io sono andando a messa a fuoco SU processo cambiamenti.
È interessante notare Abbastanza, scorso anno,
I ha dato a parlare , E Esso concentrato SU cella E gene terapie.
Loro sono molto romanzo terapeutica.
IL Primo uno era approvato In IL Unito Stati In 2017.
A poco morso diverso di maggior parte Di ,
Che cosa I chiamata IL piccolo molecola E IL grande molecola terapeutica
Quello potresti Avere sentito Di In IL passato.
Permettere Me Appena tocco base SU Che cosa È a cella E gene terapia.
Primo cosa Io sono andando a Fare È tocco base SU Che cosa a gene terapia È.
Che cosa tu sei essenzialmente facendo È tu sei sostituendo
a gene con a salutare uno,
O svolta spento Cattivo geni.
A quantità Di tumori Sono causato di difettoso geni.
Che cosa tu sei facendo È tu sei inserimento questi salutare geni Indietro in a paziente
Di O In vivo O In in vitro.
UN In in vitro volevo Essere Di più Di a osso midollo trapianto.
Scorso anno, I parlato Di ,
IL sfida con gene terapie È Quello paziente -A -paziente variabilità.
I concentrato SU processo sviluppo.
Poi I parlato Di cella terapie.
In IL cella terapie , Che cosa tu sei facendo sei tu sostituendo malattia cellule.
Tu sei O trasferimento Alcuni ordinare Di salutare cella in a paziente,
O erano sostituendo mancante cellule in a paziente.
Dove Fare questi cellule Venire da?
Essi O Venire da IL paziente loro stessi,
COSÌ Voi volevo Avere A Affare con Quello paziente -A -paziente variabilità,
O In maggior parte casi, Essi Venire da a salutare donatore.
Ora tu sei non condotta con Questo variabilità da paziente a paziente,
Ma tu sei condotta con donatore -A -donatore variabilità.
Ogni volta I Dire donatore, Io sono parlando Di a salutare donatore.
I Potevo Essere a salutare donatore.
Poi qualcuno altro Potevo Essere a salutare donatore Anche.
In Entrambi Di quelli casi
È Voi Avere A Affare con Quello da paziente a paziente
O donatore -A -donatore variabilità.
Cosa c'è interessante È scorso anno , IO ha dato IL esempio In processo sviluppo,
E Esso sembra qualcosa Piace Questo.
Esso era IL esatto Stesso dati impostato Quello I usato scorso anno Quello I disse,
Dire Quello Voi erano in via di sviluppo a processo Dove Voi Aspetto tempo, temperatura , E pH,
E tu sei misurazione loro effetto SU cella fattibilità E di prodotto.
In Quello caso È, I non può utilizzo uno donatore materiale,
I avevo A diviso Quello su in quattro diverso donatori.
I disse, "Se Voi corso questi esperimenti per processo sviluppo,
E Voi fatto non considerare Quello Là era donatore -A -donatore variabilità,
Questo È Che cosa Voi volevo Vedere.
Che cosa Voi volevo Dire È erano guardare per Valori P Quello Sono sotto 0,05,
Voi volevo Dire Niente colpisce cella fattibilità
E Niente colpisce di prodotto.
Voi erano non capace A rilevare Quello Voi avevo Qualunque significativo
O critico processo parametri
per IL molto motivo Quello Voi Fare non considerare
Quello Là Potevo Essere a differenza In donatore.
Giusto Ora, Se Voi Fare considerare quelli COME Che cosa suo chiamato a fisso donatore effetto,
IL soltanto cosa Quello I fatto È I portato In donatore.
Poi Voi Vedere Quello NAND.
Questo rimane davvero attaccato fuori Che cosa significativamente colpisce cella fattibilità
E Che cosa significativamente colpisce di prodotto.
IL Totale parlare era SU Come fa Quello donatore-donatore variabilità
simulare statistico inferenza E Anche processo capacità.
Io sono andando a messa a fuoco SU Quello statistico inferenza.
Che cosa Sono Voi provando A Fare In processo sviluppo
È tu sei provando A determinare Se cose come il pH e temperatura, E tempo
significativamente simulare tuo critico uguaglianza attributi.
Dire Quello I era a farmaco produttore ,
E I Avere impostato su a processo sviluppo studio .
I Inviare Questo processo sviluppo studio .
I Volere A determinare Se temperatura colpisce,
E Io sono andando a chiamata Esso cella fattibilità.
I Dire, "EHI ogni volta Io sono guardare A Quello , È I volere Fare Sicuro Quello Se qualcosa
significativamente colpisce Mio qualità attributi,
I controllare Quello In Mio processo.
Ma Se Esso non lo fa, I Sono non spesa soldi E tempo E risorse controllo Esso."
Che cosa Io sono interessato con COME a farmaco produttore
è il Tipo I errore valutare.
I Fare non Volere A gonfiare a Tipo I errore valutare.
A Tipo I errore valutare volevo Dire,
"EHI , Questo È significativo Quando, In fatto, suo non."
Che cosa Fare Voi pensare Quello normativo agenzie volevo Essere Di più interessato con?
Voi controllo Di più cose?
Sono Voi non controllo cose Quello Dovrebbe Essere controllato?
Quello È esattamente Giusto È loro avrebbero Essere Di più interessato
Di Quello paziente rischio, Quello Tipo II errore.
In processo sviluppo È farmaco produttori
Fare non Volere A gonfiare IL Tipo I errore.
Essi Anche Volere significativo energia. Perché?
Perché Quello controlli Quello paziente rischio.
IL Totale punto Di Me mostrando Quello scorso anno
era A spettacolo IL efficace donatore-donatore variabilità
SU provando A determinare tuo critico processo parametri.
I chiamata Esso statistico inferenza.
Giusto ora, cosa succede Se I modifica Mio processo?
I avevo a collega Appena scorso settimana , IO era lavorando con suo.
Ogni volta erano parlando Di cella E gene terapie, Lei disse,
E Questo È suo citazione, "Brughiera , A cella E gene terapie,
cose Sono costantemente cambiando.
Voi Potevo Avere cose Piace analitico metodi modifica.
Voi Potevo Avere cose Piace processo modifica."
Oggi, Io sono andando a fuoco s su questo processo Giusto Qui.
Principalmente, Io sono andando a messa a fuoco SU Quello processo modifica.
I Fare volere punto fuori Quello normativo agenzie capire
Quello Voi Avere a Bisogno per migliorare tuo processo.
Anche Se Voi migliorare tuo processo, Sono Voi cambiare tuo processo ?
Essi riconoscere IL Bisogno per Quello, Ma Essi Anche riconoscere IL Bisogno
Quello IL terapeutica Quello tu sei fabbricazione da Quello processo
Dovrebbe Essere simile In termini Di prodotto qualità.
Tu sei usando questi In clinico prove.
Che cosa fa Esso Significare A Essere simile?
Quello non lo fa Dire Quello Essi Avere A Essere esattamente IL Stesso,
Quello Essi Avere A Essere simile O paragonabile.
In termini Di Me detto Quello qualcosa È simile,
Che cosa I volere Fare È I volere Fare Sicuro Quello I Avere Alcuni somiglianza condizione.
Questo è IL Totale punto Di comparabilità.
Per molto Basso rischio attributi,
Che cosa I Potere Fare È I Potere spettacolo Quello processo Un e processo B
È simile In lato -di -lato trame .
Per Di più più alto rischio attributi,
Che cosa I volere Fare È Forse qualcosa Piace a qualità allineare.
In termini per qualità intervalli,
I Appena Prendere Quello riferimento gruppo, IL vecchio processo,
E I costruito Alcuni allineare in giro Esso
E garantire Quello Tutto Di il e misurato qualità attributi
da IL nuovo processo autunno entro Quello allineare.
Per molto alto rischio attributi,
Che cosa I volere Fare È I volere Fare equivalente che prova!
Questo È Che cosa Io sono andando a concentrarsi su Oggi,
raccontare Voi Di Che cosa equivalenza test È,
E Come Quello accettabile differenza O Quello somiglianza condizione È impostato.
Suo chiamato equivalenza test, Due unilaterali test t.
A ribadire Che cosa Noi parlato Di Prima,
ogni volta Io sono usando progetto Di esperimenti In processo sviluppo,
Che cosa I Fare È Io sono cambiare Alcuni variabile -Piace temperatura
da Basso A alto ,
E Io sono misurazione IL effetto SU Mio critico uguaglianza attributi.
I Sono supponendo In IL null ipotesi Quello Essi Sono IL Stesso.
Che cosa I Fare È I impostato su a progetto A Vedere Se loro sono diverso.
A Tipo I errore In Quello caso volevo Essere Me detto,
"Oh, loro sono diverso " Quando , In fatto, loro sono non.
Quello volevo Significare Quello I volevo controllare Quello.
I volevo trascorrere risorse controllo Quello In IL processo.
Se Io sono a farmaco produttore,
I Fare non Volere A controllare cose Quello I non Bisogno A.
Io sono interessato Di Quello Tipo I errore valutare .
Se I era a normativo agenzia,
I volevo Essere Anche Di più interessato con IL Tipo II.
C'è NO differenza Quando, In fatto, Là È .
Voi Dovrebbe Essere controllo qualcosa E tu sei non.
Se I era a normativo agenzia,
Id Essere Di più interessato con IL Tipo II errore.
Ora, siamo andando A capovolgere Esso.
Erano andando a parlare Di equivalenza test.
Equivalenza test È Io sono non detto Quello Essi Sono IL Stesso.
I Sono supponendo Quello Là È a differenza.
Io solo volere Fare Sicuro Quello IL differenza non è pure grande.
Quello pure grande, Io sono andando a chiamata delta.
T ecco a quantità Di diverso modi A calcolare Quello delta.
Io sono andando a chiamata Esso d O Quello delta Giusto Là,
Spesso chiamato IL equivalenza accettazione criteri.
Vorrei Piace A Venire da soggetto questione competenza,
Ma IL maggioranza Di volte, Esso viene da Me prendendo
Alcuni valore k volte Quello storico valore.
Questo è diviso in due diverso test .
SU uno, Sto determinando Se suo meno di positivo D.
In IL altro uno , IO Volere A spettacolo In IL alternare ipotesi
Quello quella differenza È maggiore di a negativo D.
Io sono andando due diverso lati.
Questo è cosa c'è chiamato IL Sinistra -mano lato Di IL metter il fondo a,
O IL superiore.
In termini Di, Se I era a farmaco produttore, Che cosa volevo I Volere A Fare?
Vorrei Volere A Essere capace A rifiutare Entrambi Di quelli ipotesi.
I volevo Volere alto energia, Basso Tipo II errore E alto energia.
T il suo È equivalente A prendendo a 90% fiducia numero
in giro IL differenza In significa In assicurando Quello 90% fiducia intervallo
ogni volta Io sono guardare A IL Basso E alto O entro IL bilancia Di quelli inferiore delta
In IL superiore delta.
Se tu sei guardare A Questo, Voi Dovrebbe pensare A te stesso È,
"IO Volere IL larghezza Di Quello fiducia intervallo A Essere molto piccolo."
Che cosa Sono IL diverso modi Quello I Potevo Fare IL larghezza
Di Quello fiducia intervallo
per IL differenza fra quelli due significa molto piccolo?
I Potevo diminuire Mio standard deviazione.
Questo è a Bene cosa.
I Potevo aumento Mio campione misurare.
Questo è a Bene cosa.
I Potevo Anche aumento Mio alfa livello.
Forse Quello non lo farei Essere COSÌ Bene Perché Che cosa tu sei facendo
È tu sei gonfiaggio tuo Tipo I errore valutare.
In gonfiaggio tuo Tipo I errore valutare, Che cosa tu sei detto È,
I Sono affermando Quello loro sono equivalente Quando in effetti non lo sono.
IL diverso modi A controllare IL larghezza Di Quello fiducia intervallo
È A inferiore S, aumento In, O aumento alfa.
Noi parlato Di due di quelli essendo Bene E uno Di quelli non essendo Bene.
Esso fa senso Quello Se Io sono a farmaco produttore,
I Volere A massimizzare IL energia Di IL progetto.
Questo è IL capovolgere. I Volere A minimizzare Mio Tipo II errore.
Normativa agenzie Volere per assicurarsi che Voi Fare non gonfiare
Quello Tipo I errore valutare.
Quello Tipo I errore valutare volevo Essere detto tuo assumere equivalente
O tu sei affermando equivalenza Quando Infatti loro sono non.
In JMP, Voi Potere Fare questi equivalenza test,
E I volere spettacolo Voi UN esempio Di Quello.
Per Mio diario, Primo cosa I volere Fare
È I volere spettacolo Voi Quello In termini Di determinante
tuo Tipo I errore tariffe E tuo Tipo II errore tariffe
È JMP fornisce energia curve
Sotto Campione Misurare Esploratore , Energia , Due Campione Indipendente Equivalenza.
Caleb Re fatto UN Terribile Grande lavoro con Questo.
Io dico Terribile Grande lavoro, Ma Lui fatto a Grande lavoro con Questo.
Andiamo Appena Dire Quello Mio margine, Mio equivalenza accettazione criteri,
È più O meno 2 standard deviazioni.
Io sono Appena andando A Mettere a 2 Qui,
E questo è Appena 2 volte IL standard deviazioni Quello Io sono parlando Di.
Questo è Tutto Quello Io sono facendo.
Andiamo Appena Dire Quello In Mio storico processo
È I Avere 10 molti,
E Io sono andando a confrontare Esso A a nuovo processo Quello ha 5 molti.
I Volere A Vedere Che cosa IL energia È Se Essi Sono esattamente IL Stesso,
Ma c'è NO differenza fra questi.
A pochi cose Quello I volere punto fuori Qui È JMP dà quelli energia calcoli.
IL altro cosa Quello Esso fa È Esso consente Voi modifica quelli.
Cosa c'è andando a accadere Se I Fare cose Piace aumento Mio nuovo processo,
IL numero Di campioni In Mio nuovo processo giorno rapporto ,
Mio energia È andando a andare su.
Che cosa volevo accadere Se I Fare cose Piace,
"EHI, Brughiera, I Volere A diminuire Quello margine Di errore
A, Invece 2 standard deviazioni , A Dire Forse 1.5 standard deviazioni,
essenzialmente , COME Io sono prendendo quelli confini
E Io sono serraggio loro su."
Che cosa I Vedere È Mio energia È andando A andare giù.
Io sono capace A chiedere me stessa Tutto quelli tipico domande
Quello Voi volevo In equivalenza test.
Questo È qualcosa altro Quello I volere spettacolo Voi questo è andando a Venire su
È JMP ha IL capacità A Dire,
Fare I Sapere IL VERO standard deviazione O non?
Se I Sapere IL VERO standard deviazione, Quello È andando A Essere Meglio.
Tu sei andando a Vedere Quello tuo energia va su.
Infatti, Che cosa succede È Mio energia va su.
Questo è Generalmente non IL caso.
I Sempre chiamata Quello IL utopia,
Quale usi IL casi Se I Fare non Sapere Che cosa Quello VERO standard deviazione È.
I Sempre chiamata Questo IL ottimale, a auto Di IL utopia.
I Sempre chiamata IL NO, IL realismo.
I volevo Essere negligente
Se I fatto non spettacolo Voi IL utensili Quello JMP fa Avere
per mostrando Quello equivalenza
Piace Se I avevo UN storico processo Dove I avevo 10 molti E I fatto 5 nuovo quelli.
Primo cosa I volere Fare
È I volere Aspetto A Questo tramite Graph Builder,
E I Vedere Quello Là È NO effetto fra quelli due.
I Potere Vedere Entrambi Di quelli , E Essi Entrambi Aspetto Piace
Essi venni da IL nuovo processo, IL blu contro IL rosso.
Come Di Se Là È UN effetto ? Che cosa I Fare È I Vedere a spostare.
Appena Piace I ha mostrato Voi Prima è quello È Due Unilaterale test t.
JMP ha utensili per Quello.
Udito Feng fatto a Grande lavoro con Questo. Mio bontà. I Amore IL punteggi complotto.
Ecco IL differenza In significa. Ecco IL inferiore , E ecco IL superiore,
E questo è entro IL confini.
In Quello caso, Che cosa tu hai Fatto È Voi respinto Entrambi IL null ipotesi
In favore Di IL alternare,
Quale È IL Stesso COME Che cosa Voi Vedere In IL immagine.
Che cosa Voi Anche Vedere Qui È Quello Se Là È UN effetto,
È I Sono non andando A rifiutare Entrambi IL valori nulli.
Uno Di quelli È I Sono andando A fallire A rifiutare E Infatti I fatto.
Che cosa tu lo farai Vedere È Mio fiducia intervalli fuori Quello confine.
I volevo Piace A parlare Di a molto specifico caso.
A molto specifico caso In cella terapia È chiamato diviso aferesi progetto.
In a diviso aferesi progetto , Questo È a situazione Dove
In cella terapie È tu sei cambiare IL processo.
Che cosa Voi Fare È tu sei usando donatore materiali diviso
fra IL due diverso processi.
Noi tenuto ottenere domande Sopra E Sopra E Sopra Ancora
da Nostro clienti Di,
"Potere I Aspetto A IL campione misurare E energia calcoli
per questi paio Di disegni ?"
Non può sovrapposizione loro .
Non puoi Vedere Se loro sono dipendente su Quello donatore -a-donatore variabilità?
Andiamo parlare Di a diviso aferesi progetto.
In a diviso aferesi progetto, Primo cosa I volere Fare
È I Volere A raccontare Voi Di IL normativo aspettativa.
Questo È Anche a recente bozza guida documento da IL FDA
In Luglio Di 2023, Appena scorso mese.
In Quello , Essi disse Quello Voi Bisogno A selezionare a adatto statistico test
per analisi in differenza fra accoppiato dati
Dove quelli donatori Sono accoppiato su.
Questo è Dove IL diviso aferesi progetto viene da.
Per ogni separare donatore materiale Quello Voi Avere,
Voi diviso Esso In fra processo Un e processo B.
Questo È non due indipendente test t.
Che cosa Questo è, è a accoppiato progetto.
Questo è IL Primo cosa Quello I ricercato A parlare Di.
IL secondo cosa È,
I ricercato A parlare Di Quello Voi Sono molto Spesso In Presto palcoscenico,
COSÌ Voi Fare non Avere a linea Di donatore materiali,
COSÌ Voi Avere molto Basso campione dimensioni.
Suo difficile A Ottenere energia fuori Di Basso campione dimensioni.
IL terzo cosa Quello Io sono andando A raccontare Voi È ,
Come Fare Voi Venire su con tuo EAC?
Come Fare Voi Venire su con tuo somiglianza condizione ,
Quello differenza, Quello accettabile differenza?
Che cosa Voi Fare È Voi utilizzo storico dati Quello È fatto spento Di multiplo donatori.
Voi Prendere IL standard deviazione usato spento Di storico dati.
Io sono andando a chiamata Quello n 1 O storico.
Voi Prendere Alcuni k numero Di standard deviazioni Di storico dati .
Voi Fare a test , E tu sei usando IL diviso aferesi progetto
A giudice spento Di Quello storico dati.
Ecco due esempi che voglio mostrarvi.
Il primo esempio qui
È Dove tu sei guardare A processo Un e processo B.
Che cosa Voi Vedere È Voi Fare Vedere sei diversi donatori Qui.
Che cosa Voi Vedere In IL uno SU IL Sinistra È IL maggioranza variazione È in arrivo
da donatore-donatore variabilità,
non IL differenza fra processo Un e processo B.
Voi Avere alto donatore -A -donatore variabilità.
Io sono andando a chiamata Quello, doccia.
In IL caso SU IL Giusto, Che cosa Voi Fare È,
È IL maggioranza variazione È in arrivo da IL differenza
fra processo A E processo B, non IL donatore-donatore variabilità.
IL maggioranza variazione È in arrivo da IL analitico O IL processo.
Che cosa Quello racconta Voi È Voi Avere molto Basso rho.
Tu vorresti Avere Basso donatore-donatore variabilità.
Io sono andando a spettacolo Voi a serie Di script Quello Noi lavorato SU.
Questi Sono tipico domande Quello venni da Nostro clienti.
In Nostro casi, Noi Fare non Sapere Che cosa IL standard deviazione.
Come fa Quello confrontare A IL conosciuto?
Come Di quelli Tipo I E Tipo II errore tariffe?
Ricordare, Se Io sono a farmaco produttore, I Volere A aumento IL energia.
Se Io sono a normativo agenzia,
I Volere A Fare Sicuro Quello Voi Fare non gonfiare Quello Tipo I errore valutare.
Come Sono Noi andando a Fare Questo?
Questo È da IL europeo Medicinali Agenzia, 2001.
IL migliore modo A Fare Quello È con cose
chiamato previsto operativo caratteristica curve.
Quello dà Voi energia SU IL asse y E a spostare In IL principale.
I 'M andando A andare Attraverso a serie Di copioni,
E questi serie Di script ...
È davvero una sceneggiatura Quello Avere Giusto Qui,
Quello suo andando a permettere Me A modifica cose Piace Quello rho,
Quello proporzione Di donatore-donatore variabilità.
Quello k -valore, Ricordare, Come Fare I impostato IL accettazione criteri?
Esso È k volte Quello standard deviazione.
IL tipico modo Di facendo Questo È Quello k volte quelli storico molti.
Questo È IL numero Di storico molti Quello Voi utilizzo n1.
n2 è IL numero Di molti Quello Io sono andando a utilizzo per Quello accoppiato progetto.
Ogni volta Voi correre IL sceneggiatura, Che cosa succede È Voi Venire fuori ,
E Esso fa a serie Di simulazioni.
In Questo caso, Esso fatto 5.000 simulazioni ,
E Esso calcola IL energia per Voi.
In quelli 5.000 corre, Che cosa percentuale Di quelli superato?
Esso sembra qualcosa Piace Questo. Esso dà Voi a quantità Di diverso opzioni.
Mio bontà . IO Potere Aspetto A diverso k -valori.
I Potere Aspetto A a diverso numero Di n1, Quale Sono chiamato storico molti.
I Potere Anche Aspetto A IL diverso numero Di n 2 O accoppiato molti.
Giusto ora, io volere parlare Di...
Ogni volta I Fare Questo, Che cosa I Potere Fare
sono io Potere selezionare Quale Di questi diverso casi Quello I Volere A Aspetto A
essere capace A risposta tipico domande.
Permettere Me aprire su Mio tipico confronti Qui.
IL Primo uno I volere parlare Di È,
"Heath, cosa Se I Avere a standard noto deviazione?"
Aspetto è qualcosa Piace Questo.
Questo è Che cosa IL conosciuto standard deviazione sembra Piace.
A pochi cose Quello I volere punto fuori
È Questo È IL percentuale Di tempo Quello tu sei andando A reclamo equivalenza.
Se loro sono esattamente IL Stesso Quello Voi disse tu sei andando a reclamo equivalenza
a alto percentuale Di tempo.
Se c'è a Enorme differenza fra loro Piace a due standard deviazione spostare
O a tre standard deviazione spostare , È tu sei non andando A reclamo equivalenza.
Questo è a Bene cosa.
IL altro cosa Quello I volere spettacolo Voi Qui
È Se tu sei guardare A Questo alfa Di 0,05,
essendo Quello I impostato Mio k -valore A 2 ,
k numero Di standard deviazioni contro 10 storico molti,
IL standard deviazione Di 10 storico molti,
Voi volevo aspettarsi Quello alfa livello volevo Essere 0,05,
IL esatto alfa livello Quello I impostato In Mio equivalenza test.
Giusto Ora, IL cosa Quello I volere spettacolo Voi
È Questo È per a proporzione Di donatore -A -donatore variabilità Di 90%.
Che cosa succede Se I modifica Quello?
Che cosa succede Se I modifica Quello A 60%.
Che cosa succede Se I modifica Quello A 30% ?
C'è NO donatore-donatore variabilità.
Che cosa Voi Vedere È Quello accoppiato test, IL energia curva sembra davvero buono
ogni volta I Avere alto donatore -A -donatore variabilità.
IL altro cosa Quello Voi avviso con IL conosciuto standard deviazione
è il alfa livello indipendentemente Di operativo caratteristica curva
È Sempre A 0,05.
Andiamo parlare Di Alcuni altro tipico domande.
Uno tipico domanda È ,
Come fa Esso confrontare per IL diverso livelli Di rho?
Come fa Mio tipico modo Di facendo Questo ?
I Fare non Sapere Che cosa IL standard deviazione È.
Mio tipico modo Di facendo Questo È In IL blu.
IL conosciuto standard deviazione È In IL rosso.
Uno cosa Quello I volere punto fuori
È I volere punto fuori Questo uno Giusto Qui.
Che cosa Voi Vedere È IL preferito approccio,
IL approccio Quello Anche normativo documenti Avere disse Quello Voi Dovrebbe Fare,
IL accoppiato approccio,
usando IL standard deviazione
Quello È calcolato spento Di Mio storico molti,
È I Avere UN gonfiato Tipo I errore valutare.
Questo Dovrebbe Essere 0,05 Appena Piace Esso È Qui.
Quello era davvero strano A noi, E Noi guardato in Questo.
Quando Noi guardato in Esso, Che cosa Noi trovato È ,
Esso ha qualunque cosa A Fare con Questo Giusto Qui.
IL motivo Perché Esso ha qualunque cosa A Fare con Questo Giusto Qui,
COME I disse, Come Fare I diminuire IL larghezza Di Quello fiducia intervallo?
IL modo Quello I diminuire IL larghezza Di Quello fiducia intervallo
era O A diminuire s , O aumento n , O aumento Mio alfa livello.
Capire Questo.
Questo È Perché Voi Avere UN gonfiato Tipo I errore valutare
con Questo accoppiato test
È quelli delta , Quale tu sei usando A giudice Questo spento Di, quelli delta
Sono usando IL standard deviazione spento Di storico dati
Quello contiene donatore-donatore variabilità.
Quello fiducia intervallo Giusto Là
fa non contenere donatore-donatore variabilità.
Perché? Perché Voi fatto a paio test .
Quello contiene soltanto analitico E processo variabilità.
Questo è dove quello gonfiato Errore di tipo I valutare viene da.
Utilizzando Questo accoppiato approccio il suo capire
Voi Avere UN gonfiato Tipo I errore valutare.
Noi Vedere Quello, E suo Anche Di più prevalente
Quando Voi Avere alto donatore -A -donatore variabilità.
Perché? Perché Se Voi Avere Basso donatore-donatore variabilità,
il al processo variabilità
è il più grande parte Di IL varianza componente Quello Voi Avere.
Andiamo Aspetto A a pochi Di più domande Quello Voi Avere.
A s I disse, Questo uno sceneggiatura risposte questi diverso domande.
Questo È rispondere IL domanda ,
"EHI, Brughiera, Se I utilizzo Quello accoppiato approccio questo è raccomandato,
Potere I Aspetto A Che cosa succede COME I aumento campione misurare
da 3 a 4 a 5 a 6?"
Due cose Quello I volere punto fuori Qui
È numero uno , Che cosa Voi Vedere COME I aumento campione misurare,
È Io sono andando a Avere più alto energia.
I Ancora Fare non Avere adeguato energia Se c'è NO donatore-donatore variabilità.
Quello significa Quello I Avere 0 donatore-donatore variabilità.
I volevo Bisogno A meno a campione misurare Di 8 O 8 diverso donatori.
Se I Fare Avere alto donatore-donatore variabilità,
Piace 0,9, 90 % Di Quello variabilità, Quale Voi Vedere È I Fare Avere alto energia
per NO differenza fra IL significa.
Che cosa I Potere Fare È I Potere Fare Sicuro A risposta quelli domande
con sovrapposto operativo carattere si verifica per diverso campione misurare.
I Potere Anche risposta Quello domanda Se I era guardare A , E I Dire, "EHI ,
Io ho ha dichiarato Mio diverso campione dimensioni,
ma cosa succede se guardiamo IL diverso k -valori?"
Capire Quello tuo accettazione criteri È k numero Di standard deviazioni.
Cosa c'è andando a accadere è quello accettazione criteri
sono quelli Che cosa I chiamata andare inviare Sono andando A allargare COME Voi aumento la
Perciò, tu sei andando a Avere a tanto più alto capacità
A passaggio equivalenza ,
E tu sei andando a Avere tanto più alto energia.
Un altro tipico domanda È Questo.
Che cosa Se I volere modifica Entrambi Di quelli insieme?
Io sono a grande fan Di Generatore di grafici .
Che cosa Grafico Costruttore È Che cosa tu sei guardare A Qui
non è soltanto Sono Voi guardare A,
"EHI , Brughiera, I Sono crescente campione misurare In blu, Quello volevo Essere 3,
In rosso, Quello volevo Essere 4,
In verde, Quello volevo Essere a 5, E In viola, Quello volevo Essere 6 ,
Ma I Anche guardato A Esso per diverso k -valori.
Che cosa volevo tuo operativo caratteristica curve Aspetto Piace?"
Bene?
I volere rivisitare Questo.
Appena Piace I disse Prima , IO disse, "EHI , I volere rivisitare Questo
E spettacolo Voi Quello per..."
Ogni volta I Avere a grande proporzione Di donatore -A -donatore variabilità ,
I disse, "Che cosa Voi Vedere per 2 Giusto Qui, I volevo aspettarsi Mio alfa livello
Quello Mio proporzione Di tempo Quello I passaggio Questo test volevo Essere 0,05."
Ma Che cosa Voi Vedere È Voi Avere gonfiato Tipo I errore valutare.
Come fa Questo Aspetto?
Ogni volta Io sono guardare A a rho
O a proporzione Di donatore-donatore variabilità
Quello È molto piccolo,
I Fare non Avere tanto energia.
IL domanda era , Che cosa Se Noi fatto Questo Invece?
Se Noi avevo Basso donatore-donatore variabilità,
Se Che cosa Noi fatto È Noi usato informazioni da quelli storico molti.
Se I Avere NO donatore-donatore variabilità O molto Basso donatore-donatore variabilità,
Perché non poteva I Appena Fare a indipendente t -test,
Dove I confrontare da processo A O Mio storico processo,
non Appena IL accoppiato molti,
Ma I Anche considerare quelli 10 storico molti
E non confrontando A IL Significare Di IL nuovo processo?
Noi ricercato A Vedere Come Quello confrontato .
Facendo Esso Quello modo è il test indipendente È In IL rosso.
IL accoppiato modo È In IL blu.
Che cosa Voi Vedere È, Se I Avere poco A NO donatore-donatore variabilità
In Mio cella terapia diviso aferesi processo ,
Voi disse Quello IL indipendente test t
ha tanto Meglio profilo di IL accoppiato approccio.
Tuttavia, Se I Avere alto donatore-donatore variabilità,
Quello accoppiato approccio In IL blu
ha a tanto Meglio operativo caratteristica di IL rosso.
Giusto Ora, IL domanda È Invece Di Appena automaticamente
facendo Quello diviso aferesi paio progetto,
Forse Esso volevo Essere Meglio
A Fare a decisione basato su Quello donatore-donatore variabilità.
Come fa Questo confrontare ogni volta che guardo A diverso k -valori?
I Vedere IL esatto Stesso cosa, IL esatto Stesso fenomeni che
con a Basso donatore-donatore variabilità,
Esso fa senso A Fare IL indipendente t -test.
Con alto donatore-donatore variabilità È I Avere a tanto Meglio
caratteristica operativa curva
Sono più alto energia associato con IL accoppiato approccio.
Esso non lo fa questione Se I guardato A a k di 1.5 , O 2, O Anche 3.0.
Indipendentemente Di IL k -valore ,
I Avere a tanto Meglio operativo caratteristica curva
Se I considerare Quello donatore -A -donatore variabilità.
Che cosa Se I guardato A diverso valori Di quelli storico molti?
I guardato A 3.
Noi guardato A 4.
W e guardato A 5 accoppiato molti. Noi guardato A 6 accoppiato molti.
Indipendentemente, Voi Vedere IL Stesso fenomeni.
Erano attualmente scrivere a carta SU Questo
A Tentativo A proporre
Quello Se Voi Avere Basso donatore-donatore variabilità,
Forse Esso fa non Fare senso per Voi A utilizzo a diviso aferesi
O una coppia analisi approccio.
Forse IL approccio È soltanto Bene
ogni volta Voi Avere alto donatore -A -donatore variabilità.
T questi Sono tipico domande Quello Sono chiesto In IL diviso aferesi progetti.
Che cosa I volere Fare È I Appena volere copertina
t Dove O tre Di più Di questi
j solo A spettacolo Voi a pochi o lì cose Quello Voi Potevo Fare.
Questi Sono diverso cose Quello Noi erano guardare A .
Noi guardato A, "EHI , Come fa IL operativo caratteristica curva,
Come fa Quello confrontare Se Noi guardato A In IL blu
questo è usando Niente Ma IL storico molti
A stima IL standard deviazione
contro Se Voi utilizzo IL accoppiato E IL storico molti,
Quale È In IL rosso?"
Che cosa Voi Vedere È c'è non tanto differenza fra questi due,
particolarmente Se Io sono usando più alto campione dimensioni Piace IL n 2.
W e Anche guardato A,
"EHI, Se I stimato Quello standard deviazione
usando a pochi diverso modi,
Che cosa Se I guardato A stima
Quello standard deviazione usando IL storico molti,
Quale È In IL blu, contro In IL rosso
È usando IL storico molti E IL accoppiato molti?
I confrontare IL indipendente caso contro IL accoppiato caso.
Che cosa Fare I Vedere? "
COME I disse Prima, Voi Vedere Quello esatto Stesso fenomeni
con a Basso donatore-donatore variabilità.
IL tanto Meglio modo Di facendo Questo volevo Essere UN indipendente t -test
SU IL inferiore Giusto -mano angolo.
Quello È Dove Voi alto donatore-donatore variabilità.
Esso fa senso Quello Noi volevo utilizzo IL accoppiato approccio.
Scorso uno Quello I Volere A spettacolo Voi
È Questo È qualcosa Quello noi abbiamo stato lavorando SU.
Noi guardato A IL accoppiato approccio contro IL indipendente.
IL accoppiato approccio È In IL blu.
IL indipendente È In IL rosso.
Io ho disse Questo Sopra E Sopra E Sopra Ancora.
Quello Esso fa senso Quello Se I Avere Basso donatore-donatore variabilità,
IL indipendente caso In IL blu sembra tanto Meglio.
Se I Avere alto donatore-donatore variabilità, IL accoppiato approccio sembra Meglio.
Ma uno cosa Quello Noi fatto i noi siamo preso a Aspetto E Appena disse,
"Che cosa Se I preso a Aspetto A IL approccio Quello ha dato Me IL il più corto
con Quello fiducia intervallo?"
Questo è In IL verde .
Che cosa Voi Vedere È Quello Generalmente dà Voi IL migliore approccio
indipendentemente Di Che cosa tuo rho È
O Che cosa tuo proporzione Di donatore -A -donatore variabilità È.
In chiusura,
I volevo Piace A Appena punto fuori a pochi cose.
Questo sceneggiatura Quello Noi Avere risposte, lungo con IL tipico domande
Quello Nostro clienti Avere SU operativo caratteristica curve,
associato con questi diviso aferesi disegni,
cosa faccio Volere A tiro lontano da Qui, Anche se,
È Se Voi Fare Avere a Basso proporzione Di variabilità da donatore a donatore
È tu lo farai Vedere Quello questi disegni Sono molto sottodimensionato
per meno di 8 molti, meno di 8 diverso donatore materiale.
Noi vivere In a mondo In cella terapie
Dove Voi Fare non Avere a quantità Di donatore materiali,
COSÌ Voi Avere molto Basso dimensioni.
Esso volevo Essere tanto Di più efficiente Se Voi avevo Basso variabilità da donatore a donatore
A utilizzo IL indipendente caso.
Noi Fare Avere l'altro revisioni Quello Noi fatto SU Questo
Dove Se Voi erano capace A Fare multiplo molti
per quelli accoppiato approcci con IL Stesso donatore,
O Se tu sei capace A Prendere multiplo misurazioni
A Essere capace A Aspetto A quelli operativo caratteristiche curve.
Grazie Voi.
