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Explorateur de taille d'échantillon - Puissance pour l'équivalence de deux échantillons indépendants - Aide nécessaire

Chère communauté JMP,

Je voudrais effectuer des tests d'équivalence en utilisant TOST (comparaison de 2 échantillons). Avec JMP 17, je peux voir dans la section DOE que nous pouvons effectuer certains calculs de puissance avec un explorateur de puissance. Je suppose que l'explorateur de puissance approprié avant d'effectuer un TOST serait le « Power Explorer for Two Independent Sample Equivalence ».

J'essaie de le faire fonctionner mais j'ai un peu de mal. Je remplis les marges en calculant les intervalles de tolérance à partir des valeurs regroupées (échantillons 1 et 2). Est-ce correct ?

Je rapporte l'écart type des échantillons individuels.

Mes tailles d'échantillons pour les échantillons 1 et 2 sont verrouillées.

Je ne suis pas sûr de la valeur à mettre dans la différence pour détecter .

Merci pour votre aide !

Meilleur,

Sébastien

J'utilise JMP v.17. @MarijaLind @spyros_megalou

Exploration et visualisation des donnéesPlan d'expériencesIngénierie de la qualité et des procédésRé: Explorateur de taille d'échantillon - Puissance pour l'équivalence de deux échantillons indépendants - Aide nécessaire

Contrairement aux tests d'hypothèses pour une différence significative, les tests de similarité significative nécessitent de spécifier ce qui est pratiquement identique. La différence à détecter est la plus petite que vous considériez comme pratiquement différente. Une différence plus petite serait jugée comme pratiquement équivalente. Par exemple, si vous considérez deux populations pratiquement équivalentes si elles sont à +/-2, saisissez 2.

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Merci Mark,

Laissez-moi poser quelques questions supplémentaires pour être sûr de bien faire les choses :

- Comment définir les marges alors ? Je comprends que la marge supérieure « spécifie la valeur maximale au-dessus de laquelle la moyenne est considérée différente de la moyenne de référence ». Comment obtenir cette valeur ? J'ai essayé avec des intervalles de tolérance. J'ai aussi essayé de remplir avec (TI supérieur-TI inférieur)/2 et de cocher les bornes symétriques. Cela ne fonctionne toujours pas.

- Encore une fois, pour la « différence à détecter », alimentez-vous le profileur avec (Valeur maximale des données regroupées - Valeur minimale des données regroupées)/2 ?

Meilleur,

Sébastien

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Bonjour @Sebastien_ : Pour développer ce que @Mark_Bailey a dit, vous n'utiliseriez pas un intervalle de tolérance de cette façon. Les intervalles de tolérance vous renseignent sur la plage de valeurs individuelles . Les tests d'équivalence consistent à comparer les moyennes et à « prouver », avec un certain niveau de confiance, qu'elles (les moyennes de la population) sont suffisamment proches l'une de l'autre (dans les marges, telles que définies par la marge inférieure et la marge supérieure) pour être considérées comme « équivalentes ». Quelles devraient être la marge inférieure et la marge supérieure ? Ce n'est pas une question statistique. Cela dépendra de l'application. La différence à détecter doit être une valeur dans les marges (la différence à détecter est ce que vous pensez que la différence dans les moyennes de la population est réellement), et peut être informée par des données passées.

Ce lien ci-dessous peut être utile ; il s'agit d'une explication particulièrement lisible des tests d'équivalence.

https://pubs.acs.org/doi/pdf/10.1021/ac053390m

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Salut @Sebastien_ : En lisant tout ce fil de discussion, et peut-être en lisant entre les lignes, peut-être avez-vous déjà des données et souhaitez-vous tester l'équivalence ? Ou envisagez-vous de réaliser un test d'équivalence et souhaitez-vous connaître la taille de l'échantillon ?

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Salut @MRB3855 ,

Merci pour votre aide ! Je vais jeter un œil au document que vous m'avez envoyé.

Je suis désolé si mes objectifs n’étaient pas clairs.

J'ai maintenant des données provenant de deux expériences indépendantes. Avec ces données, je veux vérifier quelle est la valeur de puissance. Et oui, des tests d'équivalence seront effectués.

Mon objectif, pour les expériences futures, est d'essayer d'établir quelle sera la taille minimale d'échantillon à utiliser pour obtenir une puissance de 80%.

Meilleur,

Sébastien

Ré: Explorateur de taille d'échantillon - Puissance pour l'équivalence de deux échantillons indépendants - Aide nécessaire

Salut @Sebastien_ : Ok, merci pour la précision. Les données dont tu disposes actuellement peuvent éclairer sur quelques points.

- Différence à détecter : En supposant que les données dont vous disposez soient représentatives des deux groupes que vous souhaitez comparer, la différence dans les moyennes (ou la limite supérieure de confiance) pourrait peut-être être utilisée.

- Écart type (groupe 1 et groupe 2) : En supposant que les données dont vous disposez sont représentatives des deux groupes que vous comparez,

sqrt (variance groupée) ou sa limite de confiance supérieure pourrait peut-être être utilisée ici (en supposant que l'écart type soit à peu près le même pour chaque groupe)

Ce type de calcul de puissance peut être considéré comme une sorte d'analyse « et si » ; c'est-à-dire que si les entrées que vous fournissez (Diff to Detect, Std Dev) sont vraies et si votre alpha, votre puissance et vos marges souhaités sont conformes à vos entrées, vous pouvez alors calculer la puissance. Et rappelez-vous, la puissance n'est qu'un autre mot pour Probabilité (Probabilité de rejeter H0 lorsque Ha est vrai), où :

H0 : delta < Marge inférieure OU delta > Marge supérieure

Ha : Marge inférieure <= delta <= Marge supérieure

c'est-à-dire que Ha est ce que vous voulez afficher ; il sera affiché, une fois que vous aurez collecté les données, si l'intervalle de confiance de 100*(1-2*alpha)% pour la différence se situe entièrement dans les marges.

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Les données ne déterminent pas les marges et les différences. C'est vous qui les déterminez. Elles représentent ce dont vous avez besoin pour l'équivalence.

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Il est déconseillé de déterminer la puissance d'un billet à partir d'une analyse précédente. Il s'agit d'une analyse de puissance rétrospective, généralement considérée comme non valide et comme une mauvaise pratique. Pensez à une loterie. Calculeriez-vous la probabilité qu'un billet gagne une loterie déjà terminée et qu'un gagnant soit choisi ?

En revanche, une analyse de puissance prospective est valable et utile. Les données existantes peuvent être utilisées pour estimer les moyennes et la variance qui font partie du calcul de puissance prospective.

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Bonjour @Sebastien_, comme l'a dit @Mark_Bailey , calculer la puissance après avoir collecté les données est inutile. Les données actuelles peuvent éclairer une étude future, mais vérifier la valeur de puissance à partir des données dont vous disposez est inutile.

Voici un bon article avec de bonnes références. https://library.virginia.edu/data/articles/post-hoc-power-calculations-are-not-useful

Une des références ici : https://www.zoology.ubc.ca/~bio501/R/readings/hoenig%20&%20heisey%202001%20am%20stat%20-%20fallacy%2...