與目前系統相比讀取軟體的驗證早安,
- 作為抑制直徑測量軟體驗證的一部分，我們對多項分析進行了一系列讀數，其中一項使用我們目前的軟體(ExploraNova)，一項使用新的CirclesMeasure 軟體），並獲得了這2 個軟體的滴度（以% 表示）
範例：
| | | 探索諾瓦 | 圓測量 |
M11 / 短小芽孢桿菌 | | | | |
| | GZ23AA2796-1,1 | 97,0 | % | 97,2 | % |
| | GZ23AA2796-1,2 | 96,7 | % | 95,9 | % |
| | GZ23AA2821-1,1 | 95,5 | % | 95,0 | % |
| | GZ23AA2821-1,2 | 94,5 | % | 93,6 | % |
| | GZ23AA2829-1,1 | 97,4 | % | 98,2 | % |
| | GZ23AA2829-1,2 | 97,1 | % | 96,2 | % |
您認為，最相關的統計測試是什麼，才能證明新軟體與目前軟體相比給出了一致的結果，因此可以使用。
之前，為了驗證軟體的資格，我們只是同意兩者之間的+/- 3%，但我想知道統計測試是否可以回答這個問題，從而在審核期間向品質保證部門提供更完整和成功的文件。
感謝您的協助。
真摯地
阿蘭龐托尼爾
基礎資料分析與建模回覆：與目前系統相比閱讀軟體的驗證您的一個想法是 JMP 中的等效性測試：JMP 中的等價檢驗 .
回覆：與目前系統相比閱讀軟體的驗證你好，
非常感謝
作為比生物統計學家更具技術性的人，我發現了 JMP。
我會嘗試這個解決方案
回覆：與目前系統相比閱讀軟體的驗證我嘗試編輯我的最初回复，但遇到了一些用戶界面問題......所以這裡有一些額外的想法。我會非常小心地只使用在一段時間內收集的一組資料來完成這樣的工作。兩個測量系統的穩定性如何？這樣的人、材料、環境、設備、供應商等等，他們接觸過多少「噪音」。因此，隨著時間的推移，某些類型的過程穩定性工作也應該包括在內。控製圖是你的朋友。
回覆：與現有系統相比，驗證閱讀軟體你好@Alain04 ，
歡迎加入社群！
我完全同意@P_Bartell關於樣本規模和代表性的觀點。我猜想這裡展示的資料集只是一個更大資料集的縮小版，但您應該注意資料收集（以及生成過程），以確保您的比較可靠且「公平」。在進行測試之前，先進行視覺化，視覺化（例如使用箱線圖）可能就足以滿足您的需求。
根據你選擇的主題，根據你的目標，可能有多種選擇：
- 正如@P_Bartell所建議的，您可以進行等效性檢驗，以分析平均差異是否在實際等效區間內，或者這兩個測量系統是否不具有可比性。然而，由於等效性檢定是基於 t 檢驗，因此需要驗證一些假設（ https://www.jmp.com/en_ch/statistics-knowledge-portal/t-test.html ）：
- 連續資料
- 樣本資料是從總體中隨機抽取的（所以問題又回到了樣本的代表性）。
- 變異數具有同質性（每組資料的變異性相似）。
- 此分佈近似常態分佈（百分比可能並非如此…）。
由於您提供的資料集太小，無法驗證某些假設，因此我無法在這方面為您提供幫助。
但是，如果您想繼續進行此分析，請建立一個公式列，其中包含兩個度量之間的差異。使用“分佈”平台顯示“差值”列的分佈。然後，您可以點擊紅色三角形，啟動等效性檢驗，並將實際差值 3 視為等效值（如果您希望以 0.95 的置信水準顯示兩個檢定的合併結果，則假設平均值為 0，置信水準為 0.975）。根據您的資料集，您可以預期以下結果：
請記住，此等效性測試僅測試均值差異，因此它不會提供有關兩個測量系統之間方差差異的資訊（例如，方差差異可能非常有助於突出精度的提高）。
- 如果將資料表以堆疊格式呈現，您可以使用「擬合 Y 到 X」平台進行不同的分析。以過程為 X，測量值為 Y，您可以檢定平均值差異（根據資料分佈情況，使用學生 t 檢定或非參數檢定），以及檢定兩個測量過程之間的變異數是否相等（「變異數不相等」），具體操作請使用紅色三角形中的選項。以下是您可以收集的資訊類型：
方差齊性檢定（採用威爾斯平均數差異檢定）：
平均數差異的t檢定：
此外，該平台顯示的視覺化效果可能足以幫助您了解結果在平均值和變異數方面是否具有可比性：
-
您也可以使用測量系統分析平台來比較這兩個流程，並查看結果的一致性。該平台提供的視覺化功能對於比較這兩個流程非常有幫助：
使用量具 R&R 評估，您可以看到（使用提供的少量資料集），重複性造成的差異可能比測量過程變化造成的差異更大：
以上是一些可用於分析資料的選項，但可能還有其他選項。同樣，這一切都取決於您的目標和收集的數據。
我將用於測試這三個選項的資料集與已儲存的腳本合併，以便您可以評估所提出的不同選項。
正如@P_Bartell所說，在特定時間比較這兩個過程可能很有意義，但你必須確保測量過程穩定且可控。
希望我的回覆對您有幫助。
