I
是
希思
匆忙。
虽然 安德鲁 卡尔 和 杰夫 霍弗 ， 和 里克 伯迪克， 一些 队友 的 矿 ,
做了 多数 的 技术的 工作 这里， 我是 前往 是 这 一位演讲者 今天 .
我是 前往 讲话 关于 如何 JMP 和 JMP 脚本 能 是 用过的
在 a 非常 特别的 具体的 应用 在 细胞 疗法。
我是 前往 讲话 a 小的 少量 关于 什么 基因和细胞疗法 是
和 这 非常 具体的 实例 那 I 想要 讲话 关于
是 可比性。
我是 前往 重点 在 过程 变化。
有趣的是 足够的， 最后的 年，
I 给予 a 讲话 ， 和 它 专注 在 细胞 和 基因 疗法。
他们是 非常 小说 疗法。
这 第一的 一 曾是 得到正式认可的 在 这 团结的 各州 在 2017年。
A 小的 少量 不同的 比 最多 的 ,
什么 I 称呼 这 小的 分子 和 这 大的 分子 疗法
那 您可以 有 听到 的 在 这 过去的。
让 我 只是 触碰 根据 在 什么 是 a 细胞 和 基因 治疗。
第一的 事物 我是 前往 做 是 触碰 根据 在 什么 a 基因 治疗 是。
什么 你是 本质上 正在做 是 你是 替换
a 基因 和 a 健康 一，
或者 转弯 离开 坏的 基因。
A 很多 的 癌症 是 导致 经过 有缺陷的 基因。
什么 你是 正在做 是 你是 插入 这些 健康 基因 后退 进入 a 病人
的 任何一个 在 活体 或者 在 体外。
一个 在 体外 会 是 更多的 的 a 骨 骨髓 移植。
最后的 年， I 谈话 关于 ,
这 挑战 和 基因 疗法 是 那 病人 -到 -病人 变异性。
I 专注 在 过程 发展。
然后 I 谈话 关于 细胞 疗法。
在 这 细胞 疗法 ， 什么 你是 正在做 你是 替换 疾病 细胞。
你是 任何一个 转移 一些 种类 的 健康 细胞 进入 a 病人，
或者 是 替换 丢失的 细胞 进入 a 病人。
在哪里 做 这些 细胞 来 从？
他们 任何一个 来 从 这 病人 他们自己，
所以 你 会 有 到 交易 和 那 病人 -到 -病人 变异性，
或者 在 最多 案例， 他们 来 从 a 健康 捐赠者。
现在 你是 不是 处理 和 这 患者间差异
但 你是 处理 和 捐赠者 -到 捐赠者 变异性。
每当 I 说 捐赠者 我是 说 关于 a 健康 捐赠者。
I 可以 是 a 健康 捐赠者。
然后 某人 别的 可以 是 a 健康 捐赠者 还。
在 两个都 的 那些 案例
是 你 有 到 交易 和 那 患者对患者
或者 捐赠者 -到 捐赠者 变异性。
是什么 有趣的 是 最后的 年 ， 我 给予 这 例子 在 过程 发展，
和 它 看起来 某物 喜欢 这。
它 曾是 这 精确的 相同的 数据 放 那 I 用过的 最后的 年 那 I 说，
说 那 你 是 发展 a 过程 在哪里 你 看 时间， 温度 ， 和 pH值
和 你是 测量 他们的 影响 在 细胞 可行性 和 经过 产品。
在 那 案件 是， I 不能 使用 一 捐赠者 材料，
I 有 到 分裂 那 向上 进入 四 不同的 捐赠者。
I 说， “如果 你 跑 这些 实验 为了 过程 发展，
和 你 做过 不是 考虑 那 那里 曾是 捐赠者 -到 捐赠者 变异性，
这 是 什么 你 会 看。
什么 你 会 说 是 是 寻找 为了 P值 那 是 以下 0.05，
你 会 说 没有什么 影响 细胞 可行性
和 没有什么 影响 经过 产品。
你 是 不是 有能力的 到 探测 那 你 有 任何 重要的
或者 批判的 过程 参数
为了 这 非常 原因 那 你 做 不是 考虑
那 那里 可以 是 a 不同之处 在 捐赠者。
正确的 现在， 如果 你 做 考虑 那些 作为 什么 它是 称为 a 固定的 捐赠者 影响，
这 仅有的 事物 那 I 做过 是 I 带来 在 捐赠者。
然后 你 看 那 NAND。
这 真的粘住了 出去 什么 显著地 影响 细胞 可行性
和 什么 显著地 影响 经过 产品。
这 所有的 讲话 曾是 在 如何 做 那 捐赠者对捐赠者 变异性
影响 统计 推理 和 还 过程 能力。
我是 前往 重点 在 那 统计 推理。
什么 是 你 尝试 到 做 在 过程 发展
是 你是 尝试 到 决定 如果 事物 例如 pH 值，以及 温度， 和 时间
显著地 影响 你的 批判的 平等 属性。
说 那 I 曾是 a 药品 制造商 ,
和 I 有 放 向上 a 过程 发展 学习 .
I 发送 这 过程 发展 学习 .
I 想 到 决定 如果 温度 影响，
和 我是 前往 称呼 它 细胞 可行性。
I 说， “嘿 每当 我是 寻找 在 那 ， 是 I 想要 制作 当然 那 如果 某物
显著地 影响 我的 质量 属性，
I 控制 那 在 我的 过程。
但 如果 它 不， I 是 不是 开支 钱 和 时间 和 资源 控制 它。”
什么 我是 担心的 和 作为 a 药品 制造商
是 一型 错误 速度。
I 做 不是 想 到 膨胀 a 一型 错误 速度。
A 一型 错误 速度 会 说，
“嘿 ， 这 是 重要的 什么时候， 在 事实， 它是 不是。”
什么 做 你 思考 那 监管 机构 会 是 更多的 担心的 和？
你 控制 更多的 事物？
是 你 不是 控制 事物 那 应该 是 受控？
那 是 确切地 正确的 是 他们会 是 更多的 担心的
关于 那 病人 风险， 那 II 型 错误。
在 过程 发展 是 药品 制造商
做 不是 想 到 膨胀 这 一型 错误。
他们 还 想 重要的 力量。 为什么？
因为 那 控制 那 病人 风险。
这 所有的 观点 的 我 显示 那 最后的 年
曾是 到 展示 这 有效的 捐赠者对捐赠者 变异性
在 尝试 到 决定 你的 批判的 过程 参数。
I 称呼 它 统计 推理。
正确的 现在，什么？ 发生 如果 I 改变 我的 过程？
I 有 a 同事 只是 最后的 星期 ， 我 曾是 在职的 和 她。
每当 是 说 关于 细胞 和 基因 疗法， 她 说，
和 这 是 她 引用， 希思 ， 在 细胞 和 基因 疗法，
事物 是 不断地 变化。
你 可以 有 事物 喜欢 分析 方法 改变。
你 可以 有 事物 喜欢 过程 改变。”
今天， 我是 前往 火 s 关于这一点 过程 正确的 这里。
主要而言， 我是 前往 重点 在 那 过程 改变。
I 做 想要 观点 出去 那 监管 机构 理解
那 你 有 a 需要 为了 改善 你的 过程。
甚至 如果 你 提升 你的 过程， 是 你 变化 你的 过程 ?
他们 认出 这 需要 为了 那， 但 他们 还 认出 这 需要
那 这 疗法 那 你是 制作 从 那 过程
应该 是 相似的 在 条款 的 产品 质量。
你是 使用 这些 在 临床 试验。
什么 做 它 意思是 到 是 相似的？
那 不 说 那 他们 有 到 是 确切地 这 相同的，
那 他们 有 到 是 相似的 或者 可比。
在 条款 的 我 说 那 某物 是 相似的，
什么 I 想要 做 是 I 想要 制作 当然 那 I 有 一些 相似 健康）状况。
那是 这 所有的 观点 的 可比性。
为了 非常 低的 风险 属性，
什么 I 能 做 是 I 能 展示 那 过程 A 和 过程 B
是 相似的 在 边 -经过 -边 图表 .
为了 更多的 更高 风险 属性，
什么 I 想要 做 是 或许 某物 喜欢 a 质量 范围。
在 条款 为了 质量 范围，
I 只是 拿 那 参考 团体， 这 老的 过程，
和 I 建造 一些 范围 大约 它
和 确保 那 全部 的 th e 测量 质量 属性
从 这 新的 过程 落下 之内 那 范围。
为了 非常 高的 风险 属性，
什么 I 想要 做 是 I 想要 做 相等的 真是一场严峻的考验。
这 是 什么 我是 前往 重点是 今天，
告诉 你 关于 什么 等价 测试 是，
和 如何 那 可接受 不同之处 或者 那 相似 状况 是 放。
它是 称为 等价 测试， 两个单面 t检验。
到 重申 什么 我们 谈话 关于 前，
每当 我是 使用 设计 的 实验 在 过程 发展，
什么 I 做 是 我是 变化 一些 多变的 -喜欢 温度
从 低的 到 高的 ,
和 我是 测量 这 影响 在 我的 批判的 平等 属性。
I 是 假设 在 这 无效的 假设 那 他们 是 这 相同的。
什么 I 做 是 I 放 向上 a 设计 到 看 如果 它们是 不同的。
A 一型 错误 在 那 案件 会 是 我 说，
“哇， 它们是 不同的 “ 什么时候 ， 在 事实， 它们是 不是。
那 会 意思是 那 I 会 控制 那。
I 会 花费 资源 控制 那 在 这 过程。
如果 我是 a 药品 制造商，
I 做 不是 想 到 控制 事物 那 I 不 需要 到。
我是 担心的 关于 那 一型 错误 速度 .
如果 I 曾是 a 监管 机构，
I 会 是 甚至 更多的 担心的 和 这 第二类。
有 不 不同之处 什么时候， 在 事实， 那里 是 .
你 应该 是 控制 某物 和 你是 不是。
如果 I 曾是 a 监管 机构，
ID 是 更多的 担心的 和 这 II 型 错误。
现在，我们是 去 到 翻动 它。
是 前往 讲话 关于 等价 测试。
等价 测试 是 我是 不是 说 那 他们 是 这 相同的。
I 是 假设 那 那里 是 a 不同之处。
我只是 想要 制作 当然 那 这 不同之处 不是 也 大的。
那 也 大的， 我是 前往 称呼 三角洲。
T 这里是 a 很多 的 不同的 方式 到 计算 那 三角洲。
我是 前往 称呼 它 d 或者 那 三角洲 正确的 那里，
经常 称为 这 等价 验收 标准。
我会 喜欢 到 来 从 主题 事情 专业知识，
但 这 多数 的 次数， 它 来 从 我 采取
一些 k值 时代 那 历史 价值。
那是 分裂 进入 二 不同的 测试 .
在 一， 我正在确定 如果 它是 较少的 比 积极的 d.
在 这 其他 一 ， 我 想 到 展示 在 这 备用 假设
那 这种差异 是 更大的 比 a 消极的 d.
我是 去 二 不同的 双方。
那是 是什么 称为 这 左边 -手 边 的 这 底部，
或者 这 顶部。
在 条款 的， 如果 I 曾是 a 药品 制造商， 什么 会 I 想 到 做？
我会 想 到 是 有能力的 到 拒绝 两个都 的 那些 假设。
I 会 想 高的 力量， 低的 II 型 错误 和 高的 力量。
T 他的 是 相等的 到 采取 a 90% 信心 数字
大约 这 不同之处 在 方法 在 确保 那 90% 信心 间隔
每当 我是 寻找 在 这 低的 和 高的 或者 之内 这 平衡 的 那些 降低 三角洲
在 这 上 三角洲。
如果 你是 寻找 在 这， 你 应该 思考 到 你自己 是，
“我 想 这 宽度 的 那 信心 间隔 到 是 非常 小的。”
什么 是 这 不同的 方式 那 I 可以 制作 这 宽度
的 那 信心 间隔
为了 这 不同之处 之间 那些 二 方法 非常 小的？
I 可以 减少 我的 标准 偏差。
那是 a 好的 事物。
I 可以 增加 我的 样本 尺寸。
那是 a 好的 事物。
I 可以 还 增加 我的 阿尔法 等级。
或许 那 不会 是 所以 好的 因为 什么 你是 正在做
是 你是 充气 你的 一型 错误 速度。
在 充气 你的 一型 错误 速度， 什么 你是 说 是，
I 是 声明 那 它们是 相等的 什么时候 事实上并非如此。
这 不同的 方式 到 控制 这 宽度 的 那 信心 间隔
是 到 降低 s， 增加 在， 或者 增加 阿尔法。
我们 谈话 关于 两个 那些 存在 好的 和 一 的 那些 不是 存在 好的。
它 制作 感觉 那 如果 我是 a 药品 制造商，
I 想 到 最大化 这 力量 的 这 设计。
那是 这 翻动。 I 想 到 最小化 我的 II 型 错误。
监管 机构 想 为了确保 你 做 不是 膨胀
那 一型 错误 速度。
那 一型 错误 速度 会 是 说 你的 认为 相等的
或者 你是 声明 等价 什么时候 的确 它们是 不是。
在 JMP， 你 能 做 这些 等价 测试，
和 I 想要 展示 你 一个 例子 的 那。
为了 我的 杂志， 第一的 事物 I 想要 做
是 I 想要 展示 你 那 在 条款 的 确定
你的 一型 错误 利率 和 你的 II 型 错误 利率
是 JMP 提供 力量 曲线
在下面 样本 尺寸 探索者 ， 力量 ， 二 样本 独立的 等价。
卡莱布 国王 做过 一个 可怕 伟大的 工作 和 这。
我说 可怕 伟大的 工作， 但 他 做过 a 伟大的 工作 和 这。
我们开始吧 只是 说 那 我的 利润， 我的 等价 验收 标准，
是 加 或者 减 2 标准 偏差。
我是 只是 去 到 放 a 2 这里，
和 那就是 只是 2 时代 这 标准 偏差 那 我是 说 关于。
那是 全部 那 我是 正在做。
我们开始吧 只是 说 那 在 我的 历史 过程
是 I 有 10 很多，
和 我是 前往 比较 它 到 a 新的 过程 那 有 5 很多。
I 想 到 看 什么 这 力量 是 如果 他们 是 确切地 这 相同的，
但 有 不 不同之处 之间 这些。
A 很少 事物 那 I 想要 观点 出去 这里 是 JMP 给予 那些 力量 计算。
这 其他 事物 那 它 做 是 它 允许 你 改变 那些。
是什么 前往 发生 如果 I 做 事物 喜欢 增加 我的 新的 过程，
这 数字 的 样品 在 我的 新的 过程 天 报告 ,
我的 力量 是 前往 去 向上。
什么 会 发生 如果 I 做 事物 喜欢，
“嘿， 希思 I 想 到 减少 那 利润 的 错误
到， 反而 2 标准 偏差 ， 到 说 或许 1.5 标准 偏差，
本质上 ， 作为 我是 采取 那些 边界
和 我是 收紧 他们 向上。”
什么 I 看 是 我的 力量 是 去 到 去 向下。
我是 有能力的 到 问 我 全部 那些 典型的 问题
那 你 会 在 等价 测试。
这 是 某物 别的 那 I 想要 展示 你 那就是 前往 来 向上
是 JMP 有 这 能力 到 说，
做 I 知道 这 真的 标准 偏差 或者 不是？
如果 I 知道 这 真的 标准 偏差， 那 是 去 到 是 更好的。
你是 前往 看 那 你的 力量 去 向上。
的确， 什么 发生 是 我的 力量 去 向上。
那是 通常 不是 这 案件。
I 总是 称呼 那 这 乌托邦，
哪个 用途 这 案例 如果 I 做 不是 知道 什么 那 真的 标准 偏差 是。
I 总是 称呼 这 这 最佳， a 车 的 这 乌托邦。
I 总是 称呼 这 不， 这 现实主义。
I 会 是 疏忽
如果 I 做过 不是 展示 你 这 工具 那 JMP 做 有
为了 显示 那 等价
喜欢 如果 I 有 一个 历史 过程 在哪里 I 有 10 很多 和 I 制成 5 新的 一。
第一的 事物 I 想要 做
是 I 想要 看 在 这 通过图表构建器，
和 I 看 那 那里 是 不 影响 之间 那些 二。
I 能 看 两个都 的 那些 ， 和 他们 两个都 看 喜欢
他们 来了 从 这 新的 过程， 这 蓝色的 相对 这 红色的。
如何 关于 如果 那里 是 一个 影响 ? 什么 I 做 是 I 看 a 转移。
只是 喜欢 I 显示 你 前 就是 是 二 单方面 t检验。
JMP 有 工具 为了 那。
听力 冯 做过 a 伟大的 工作 和 这。 我的 天哪。 I 爱 这 得分 阴谋。
这里是 这 不同之处 在 方法。 这里是 这 降低 ， 和 这里是 这 上，
和 那就是 之内 这 边界。
在 那 案件， 什么 你已经 完毕 是 你 拒绝 两个都 这 无效的 假设
在 偏爱 的 这 备用，
哪个 是 这 相同的 作为 什么 你 看 在 这 图片。
什么 你 还 看 这里 是 那 如果 那里 是 一个 影响，
是 I 是 不是 去 到 拒绝 两个都 这 空值。
一 的 那些 是 I 是 去 到 失败 到 拒绝 和 的确 I 做过。
什么 你会 看 是 我的 信心 区间之外 那 边界。
I 会 喜欢 到 讲话 关于 a 非常 具体的 案件。
A 非常 具体的 案件 在 细胞 治疗 是 称为 分裂 血浆分离术 设计。
在 a 分裂 血浆分离术 设计 ， 这 是 a 情况 在哪里
在 细胞 疗法 是 你是 变化 这 过程。
什么 你 做 是 你是 使用 捐赠者 材料 分裂
之间 这 二 不同的 过程。
我们 保留 获得 问题 超过 和 超过 和 超过 再次
从 我们的 顾客 关于，
“能 I 看 在 这 样本 尺寸 和 力量 计算
为了 这些 一对 的 设计 ？
不能 覆盖 他们 .
你不能 看 如果 它们是 依赖 之上 那 捐赠者 -致捐赠者 变异性？
我们开始吧 讲话 关于 a 分裂 血浆分离术 设计。
在 a 分裂 血浆分离术 设计， 第一的 事物 I 想要 做
是 I 想 到 告诉 你 关于 这 监管 期待。
这 是 甚至 a 最近的 草稿 指导 文档 从 这 FDA
在 七月 的 2023年 只是 最后的 月。
在 那 , 他们 说 那 你 需要 到 选择 a 合适的 统计 测试
为了 分析 不同之处 之间 成对的 数据
在哪里 那些 捐赠者 是 成对的 向上。
那是 在哪里 这 分裂 血浆分离术 设计 来 从。
为了 每一个 单身的 捐赠者 材料 那 你 有，
你 分裂 它 在 之间 过程 A 和 过程 B.
这 是 不是 二 独立的 t检验。
什么 这 是，是 a 成对的 设计。
那是 这 第一的 事物 那 I 通缉 到 讲话 关于。
这 第二 事物 是，
I 通缉 到 讲话 关于 那 你 是 非常 经常 在 早期的 阶段，
所以 你 做 不是 有 a 线 的 捐赠者 材料，
所以 你 有 非常 低的 样本 尺寸。
它是 难的 到 得到 力量 出去 的 低的 样本 尺寸。
这 第三 事物 那 我是 去 到 告诉 你 是 ,
如何 做 你 来 向上 和 你的 EAC？
如何 做 你 来 向上 和 你的 相似 状况 ,
那 不同之处， 那 可接受 不同之处？
什么 你 做 是 你 使用 历史 数据 那 是 制成 离开 的 多种的 捐赠者。
你 拿 这 标准 偏差 用过的 离开 的 历史 数据。
我是 前往 称呼 那 n 1 或者 历史性的。
你 拿 一些 k 数字 的 标准 偏差 的 历史 数据 .
你 做 a 测试 ， 和 你是 使用 这 分裂 血浆分离术 设计
到 法官 离开 的 那 历史 数据。
我想给你们展示这两个例子。
第一个例子在这里
是 在哪里 你是 寻找 在 过程 A 和 过程 B.
什么 你 看 是 你 做 看 六种不同的 捐赠者 这里。
什么 你 看 在 这 一 在 这 左边 是 这 多数 变化 是 未来
从 捐赠者对捐赠者 变异性，
不是 这 不同之处 之间 过程 A 和 过程 B.
你 有 高的 捐赠者 -到 捐赠者 变异性。
我是 前往 称呼 那， 淋浴。
在 这 案件 在 这 正确的， 什么 你 做 是，
是 这 多数 变化 是 未来 从 这 不同之处
之间 过程 A 和 过程 B， 不是 这 捐赠者对捐赠者 变异性。
这 多数 变化 是 未来 从 这 分析 或者 这 过程。
什么 那 讲述 你 是 你 有 非常 低的 ρ。
你会 有 低的 捐赠者对捐赠者 变异性。
我是 前往 展示 你 a 系列 的 脚本 那 我们 工作 在。
这些 是 典型的 问题 那 来了 从 我们的 顾客。
在 我们的 案例， 我们 做 不是 知道 什么 这 标准 偏差。
如何 做 那 比较 到 这 知道吗？
如何 关于 那些 一型 和 II 型 错误 利率？
记住， 如果 我是 a 药品 制造商， I 想 到 增加 这 力量。
如果 我是 a 监管 机构，
I 想 到 制作 当然 那 你 做 不是 膨胀 那 一型 错误 速度。
如何 是 我们 前往 做 这？
这 是 从 这 欧洲的 药物 机构， 2001年。
这 最好的 方式 到 做 那 是 和 事物
称为 预期的 操作 特征 曲线。
那 给予 你 力量 在 这 y轴 和 a 转移 在 这 主要的。
I 我 去 到 去 通过 a 系列 的 脚本，
和 这些 系列 的 脚本 ...
这其实就是一个剧本。 那 有 正确的 这里，
那 它是 前往 允许 我 到 改变 事物 喜欢 那 ρ，
那 部分 的 捐赠者对捐赠者 变异性。
那 k -价值， 记住， 如何 做 I 放 这 验收 标准？
它 是 k 时代 那 标准 偏差。
这 典型的 方式 的 正在做 这 是 那 k 次 那些 历史 很多。
这 是 这 数字 的 历史 很多 那 你 使用 n1.
n2 是 这 数字 的 很多 那 我是 前往 使用 为了 那 成对的 设计。
每当 你 跑步 这 脚本， 什么 发生 是 你 来 出去 ,
和 它 做 a 系列 的 模拟。
在 这 案件， 它 做过 5,000 模拟 ,
和 它 计算 这 力量 为了 你。
在 那些 5,000 跑， 什么 百分比 的 那些 通过了吗？
它 看起来 某物 喜欢 这。 它 给予 你 a 很多 的 不同的 选项。
我的 善良 。 我 能 看 在 不同的 k -值。
I 能 看 在 a 不同的 数字 的 n1， 哪个 是 称为 历史 很多。
I 能 还 看 在 这 不同的 数字 的 n 2 或者 成对的 很多。
正确的 现在，我 想要 讲话 关于...
每当 I 做 这， 什么 I 能 做
是我 能 选择 哪个 的 这些 不同的 案例 那 I 想 到 看 在
是 有能力的 到 回答 典型的 问题。
让 我 打开 向上 我的 典型的 比较 这里。
这 第一的 一 I 想要 讲话 关于 是，
“希思，什么？” 如果 I 有 a 已知标准 偏差？”
看 是某种东西 喜欢 这。
那是 什么 这 已知 标准 偏差 看起来 喜欢。
A 很少 事物 那 I 想要 观点 出去
是 这 是 这 百分比 的 时间 那 你是 去 到 宣称 等价。
如果 它们是 确切地 这 相同的 那 你 说 你是 前往 宣称 等价
a 高的 百分比 的 时间。
如果 有 a 巨大的 不同之处 之间 他们 喜欢 a 二 标准 偏差 转移
或者 a 三个标准 偏差 转移 ， 是 你是 不是 去 到 宣称 等价。
那是 a 好的 事物。
这 其他 事物 那 I 想要 展示 你 这里
是 如果 你是 寻找 在 这 阿尔法 的 0.05，
存在 那 I 放 我的 k -价值 在 2 ,
k 数字 的 标准 偏差 相对 10 历史 很多，
这 标准 偏差 的 10 历史 很多，
你 会 预计 那 阿尔法 等级 会 是 0.05，
这 精确的 阿尔法 等级 那 I 放 在 我的 等价 测试。
正确的 现在， 这 事物 那 I 想要 展示 你
是 这 是 为了 a 部分 的 捐赠者 -到 捐赠者 变异性 的 90%。
什么 发生 如果 I 改变 那？
什么 发生 如果 I 改变 那 到 60%。
什么 发生 如果 I 改变 那 到 30% ?
有 不 捐赠者对捐赠者 变异性。
什么 你 看 是 那 成对的 测试， 这 力量 曲线 看起来 非常好
每当 I 有 高的 捐赠者 -到 捐赠者 变异性。
这 其他 事物 那 你 注意 和 这 已知 标准 偏差
是 阿尔法 等级 不管 的 操作 特征 曲线
是 总是 在 0.05。
我们开始吧 讲话 关于 一些 其他 典型的 问题。
一 典型的 问题 是 ,
如何 做 它 比较 为了 这 不同的 级别 的 ρ？
如何 做 我的 典型的 方式 的 正在做 这 ?
I 做 不是 知道 什么 这 标准 偏差 是。
我的 典型的 方式 的 正在做 这 是 在 这 蓝色的。
这 已知 标准 偏差 是 在 这 红色的。
一 事物 那 I 想要 观点 出去
是 I 想要 观点 出去 这 一 正确的 这里。
什么 你 看 是 这 首选 方法，
这 方法 那 甚至 监管 文件 有 说 那 你 应该 做，
这 成对的 方法，
使用 这 标准 偏差
那 是 计算 离开 的 我的 历史 很多，
是 I 有 一个 膨胀 一型 错误 速度。
这 应该 是 0.05 只是 喜欢 它 是 这里。
那 曾是 真是奇怪 到 我们， 和 我们 看起来 进入 这。
什么时候 我们 看起来 进入 它， 什么 我们 成立 是 ,
它 有 一切 到 做 和 这 正确的 这里。
这 原因 为什么 它 有 一切 到 做 和 这 正确的 这里，
作为 I 说， 如何 做 I 减少 这 宽度 的 那 信心 间隔？
这 方式 那 I 减少 这 宽度 的 那 信心 间隔
曾是 任何一个 到 减少 s ， 或者 增加 n ， 或者 增加 我的 阿尔法 等级。
理解 这。
这 是 为什么 你 有 一个 膨胀 一型 错误 速度
和 这 成对的 测试
是 那些 三角洲 ， 哪个 你是 使用 到 法官 这 离开 的， 那些 三角洲
是 使用 这 标准 偏差 离开 的 历史 数据
那 包含 捐赠者对捐赠者 变异性。
那 信心 间隔 正确的 那里
做 不是 包含 捐赠者对捐赠者 变异性。
为什么？ 因为 你 做过 a 一对 测试 .
那 包含 仅有的 分析 和 过程 变异性。
那是 那里 膨胀 第一类错误 速度 来 从。
使用 这 成对的 方法 他的 理解
你 有 一个 膨胀 一型 错误 速度。
我们 看 那， 和 它是 甚至 更多的 流行
什么时候 你 有 高的 捐赠者 -到 捐赠者 变异性。
为什么？ 因为 如果 你 有 低的 捐赠者对捐赠者 变异性，
th 在过程中 变异性
是 最大 部分 的 这 方差 成分 那 你 有。
我们开始吧 看 在 a 很少 更多的 问题 那 你 有。
A s I 说， 这 一 脚本 答案 这些 不同的 问题。
这 是 回答 这 问题 ,
“嘿， 希思 如果 I 使用 那 成对的 方法 那就是 受到推崇的，
能 I 看 在 什么 发生 作为 I 增加 样本 尺寸
从 3 到 4 到 5 到 6？
二 事物 那 I 想要 观点 出去 这里
是 数字 一 , 什么 你 看 作为 I 增加 样本 尺寸，
是 我是 前往 有 更高 力量。
I 仍然 做 不是 有 足够的 力量 如果 有 不 捐赠者对捐赠者 变异性。
那 方法 那 I 有 0 捐赠者对捐赠者 变异性。
I 会 需要 在 至少 a 样本 尺寸 的 8 或者 8 不同的 捐赠者。
如果 I 做 有 高的 捐赠者对捐赠者 变异性，
喜欢 0.9，90 % 的 那 变异性， 哪个 你 看 是 I 做 有 高的 力量
为了 不 不同之处 之间 这 方法。
什么 I 能 做 是 I 能 制作 当然 到 回答 那些 问题
和 叠加 操作 特点 发生 为了 不同的 样本 尺寸。
I 能 还 回答 那 问题 如果 I 曾是 寻找 在 ， 和 I 说， “嘿 ,
我已经 声明 我的 不同的 样本 尺寸，
但如果我们看一下…… 这 不同的 k -值？
理解 那 你的 验收 标准 是 k 数字 的 标准 偏差。
是什么 前往 发生 就是 验收 标准
是那些吗？ 什么 I 称呼 去 邮政 是 去 到 扩大 作为 你 增加 k.
所以， 你是 前往 有 a 很多 更高 能力
到 经过 等价 ,
和 你是 前往 有 很多 更高 力量。
其他 典型的 问题 是 这。
什么 如果 I 想要 改变 两个都 的 那些 一起？
我是 a 大的 扇子 的 图表构建器 .
什么 图形 建造者 是 什么 你是 寻找 在 这里
不是 仅有的 是 你 寻找 在，
“嘿 希思 I 是 增加 样本 尺寸 在 蓝色的， 那 会 是 3，
在 红色的， 那 会 是 4、
在 绿色的， 那 会 是 a 5、 和 在 紫色的， 那 会 是 6 ,
但 I 还 看起来 在 它 为了 不同的 k -值。
什么 会 你的 操作 特征 曲线 看 喜欢？”
好的？
I 想要 重访 这。
只是 喜欢 I 说 前 ， 我 说， “嘿 , I 想要 重访 这
和 展示 你 那 为了...”
每当 I 有 a 大的 部分 的 捐赠者 -到 捐赠者 变异性 ,
I 说， “什么 你 看 为了 2 正确的 这里， I 会 预计 我的 阿尔法 等级
那 我的 部分 的 时间 那 I 经过 这 测试 会 是 0.05。
但 什么 你 看 是 你 有 膨胀 一型 错误 速度。
如何 做 这 看？
每当 我是 寻找 在 a ρ
或者 a 部分 的 捐赠者对捐赠者 变异性
那 是 非常 小的，
I 做 不是 有 很多 力量。
这 问题 曾是 , 什么 如果 我们 做过 这 反而？
如果 我们 有 低的 捐赠者对捐赠者 变异性，
如果 什么 我们 做过 是 我们 用过的 信息 从 那些 历史 很多。
如果 I 有 不 捐赠者对捐赠者 变异性 或者 非常 低的 捐赠者对捐赠者 变异性，
为什么 不能 I 只是 做 a 独立的 t -测试，
在哪里 I 比较 从 过程 A 或者 我的 历史 过程，
不是 只是 这 成对的 很多，
但 I 还 考虑 那些 10 历史 很多
和 不是 比较 到 这 意思是 的 这 新的 过程？
我们 通缉 到 看 如何 那 比较的 .
正在做 它 那 方式 是独立检验 是 在 这 红色的。
这 成对的 方式 是 在 这 蓝色的。
什么 你 看 是， 如果 I 有 小的 到 不 捐赠者对捐赠者 变异性
在 我的 细胞 治疗 分裂 血浆分离术 过程 ,
你 说 那 这 独立的 t检验
有 很多 更好的 轮廓 比 这 成对的 方法。
然而， 如果 I 有 高的 捐赠者对捐赠者 变异性，
那 成对的 方法 在 这 蓝色的
有 a 很多 更好的 操作 特征 比 这 红色的。
正确的 现在， 这 问题 是 反而 的 只是 自动地
正在做 那 分裂 血浆分离术 一对 设计，
或许 它 会 是 更好的
到 制作 a 决定 基于 之上 那 捐赠者对捐赠者 变异性。
如何 做 这 比较 每当我看着 在 不同的 k -值？
I 看 这 精确的 相同的 事物， 这 精确的 相同的 现象
和 a 低的 捐赠者对捐赠者 变异性，
它 制作 感觉 到 做 这 独立的 t -测试。
和 高的 捐赠者对捐赠者 变异性 是 I 有 a 很多 更好的
工作特性 曲线
是 更高 力量 联系 和 这 成对的 方法。
它 不 事情 如果 I 看起来 在 a k 的 1.5 ， 或者 2， 或者 甚至 3.0。
不管 的 这 k -价值 ,
I 有 a 很多 更好的 操作 特征 曲线
如果 I 考虑 那 捐赠者 -到 捐赠者 变异性。
什么 如果 I 看起来 在 不同的 值 的 那些 历史 很多吗？
I 看起来 在 3.
我们 看起来 在 4.
W e 看起来 在 5 成对的 很多。 我们 看起来 在 6 成对的 很多。
不管， 你 看 这 相同的 现象。
是 现在 写作 a 纸 在 这
到 尝试 到 提出
那 如果 你 有 低的 捐赠者对捐赠者 变异性，
或许 它 做 不是 制作 感觉 为了 你 到 使用 a 分裂 血浆分离术
或者 一对 分析 方法。
或许 这 方法 是 仅有的 好的
每当 你 有 高的 捐赠者 -到 捐赠者 变异性。
T 这些 是 典型的 问题 那 是 问 在 这 分裂 血浆分离术 设计。
什么 I 想要 做 是 I 只是 想要 覆盖
t 在哪里 或者 三 更多的 的 这些
j 仅 到 展示 你 a 很少 o 那里 事物 那 你 可以 做。
这些 是 不同的 事物 那 我们 是 寻找 在 .
我们 看起来 在， “嘿 ， 如何 做 这 操作 特征 曲线，
如何 做 那 比较 如果 我们 看起来 在 在 这 蓝色的
那就是 使用 没有什么 但 这 历史 很多
到 估计 这 标准 偏差
相对 如果 你 使用 这 成对的 和 这 历史 很多，
哪个 是 在 这 红色的？”
什么 你 看 是 有 不是 很多 不同之处 之间 这些 二，
尤其 如果 我是 使用 更高 样本 尺寸 喜欢 这 n 2.
W e 还 看起来 在，
“嘿， 如果 I 估计的 那 标准 偏差
使用 a 很少 不同的 方法，
什么 如果 I 看起来 在 估算
那 标准 偏差 使用 这 历史 很多，
哪个 是 在 这 蓝色的， 相对 在 这 红色的
是 使用 这 历史 很多 和 这 成对的 很多吗？
I 比较 这 独立的 案件 相对 这 成对的 案件。
什么 做 I 看？ "
作为 I 说 前， 你 看 那 精确的 相同的 现象
和 a 低的 捐赠者对捐赠者 变异性。
这 很多 更好的 方式 的 正在做 这 会 是 一个 独立的 t -测试
在 这 降低 正确的 -手 角落。
那 是 在哪里 你 高的 捐赠者对捐赠者 变异性。
它 制作 感觉 那 我们 会 使用 这 成对的 方法。
最后的 一 那 I 想 到 展示 你
是 这 是 某物 那 我们已经 到过 在职的 在。
我们 看起来 在 这 成对的 方法 相对 这 独立的。
这 成对的 方法 是 在 这 蓝色的。
这 独立的 是 在 这 红色的。
我已经 说 这 超过 和 超过 和 超过 再次。
那 它 制作 感觉 那 如果 I 有 低的 捐赠者对捐赠者 变异性，
这 独立的 案件 在 这 蓝色的 看起来 很多 更好的。
如果 I 有 高的 捐赠者对捐赠者 变异性， 这 成对的 方法 看起来 更好的。
但 一 事物 那 我们 做过 i 我们 采取 a 看 和 只是 说，
“什么 如果 I 采取 a 看 在 这 方法 那 给予 我 这 最短
和 那 信心 间隔？”
那是 在 这 绿色的 .
什么 你 看 是 那 通常 给予 你 这 最好的 方法
不管 的 什么 你的 ρ 是
或者 什么 你的 部分 的 捐赠者 -到 捐赠者 变异性 是。
在 结束，
I 会 喜欢 到 只是 观点 出去 a 很少 事物。
这 脚本 那 我们 有 答案 沿着 和 这 典型的 问题
那 我们的 顾客 有 在 操作 特征 曲线，
联系 和 这些 分裂 血浆分离术 设计，
我做什么 想 到 拉 离开 从 这里， 尽管，
是 如果 你 做 有 a 低的 部分 的 供体间差异
是 你会 看 那 这些 设计 是 非常 动力不足
为了 更少 比 8 很多， 更少 比 8 不同的 捐赠者 材料。
我们 居住 在 a 世界 在 细胞 疗法
在哪里 你 做 不是 有 a 很多 的 捐赠者 材料，
所以 你 有 非常 低的 尺寸。
它 会 是 很多 更多的 高效的 如果 你 有 低的 供体间差异
到 使用 这 独立的 案件。
我们 做 有 另一个 修订 那 我们 制成 在 这
在哪里 如果 你 是 有能力的 到 制作 多种的 很多
对于那些 成对的 方法 和 这 相同的 捐赠者
或者 如果 你是 有能力的 到 拿 多种的 测量
到 是 有能力的 到 看 在 那些 操作 特征 曲线。
感谢 你。
