Niveau: Mittelstufe
James Wisnowski, leitender Berater, Adsurgo
Andrew Karl, Senior Consultant, Adsurgo
Standardhypothesentests werden durchgeführt, um Unterschiede von einem Standard oder zwischen Populationen nachzuweisen. Ziel vieler Anwendungen ist es, mit statistischer Sicherheit nachzuweisen, dass in der Praxis kein Unterschied besteht. Gängige Beispiele sind die Leistung zwischen Modell- und Simulationsergebnissen gegenüber Live-Events, die Sicherheit und Wirksamkeit von Generika im Vergleich zu Markenmedikamenten, materialtechnische Eigenschaften zwischen verschiedenen Behandlungen und viele weitere Probleme, mit denen die JMP-Community täglich konfrontiert wird. Während einige Plattformen die treffend benannte Option „Testäquivalenz“ bieten, die zwei einseitige Tests (TOST) verwendet, benötigen wir in der Praxis oft mehr als gleiche Mittelwerte, um die Ähnlichkeit richtig zu charakterisieren. Wir werden als Einführung die Funktionen von JMP demonstrieren, die dabei helfen, Äquivalenz bei Mittelwerten, Varianzen und Verteilungen herzustellen. Der Schwerpunkt des Vortrags liegt auf der Gleichheit zwischen Modellen, d. h. nicht nur, dass die Ausgabeantworten annähernd gleich sind, sondern auch, dass die Parameter, die den Prozess charakterisieren, konsistent sind. Wir erweitern die benutzerdefinierte Schätzung in JMP für Regressionsmodelle mit der T2-Teststatistik von Hotelling und zeigen, wie der Functional Data Explorer zum Zerlegen komplexer Kurven verwendet werden kann, gefolgt von der Implementierung standardmäßiger Äquivalenzmethoden zum Vergleich.
