Livello: Intermedio
James Wisnowski, consulente principale, Adsurgo
Andrew Karl, consulente senior, Adsurgo
I test di ipotesi standard sono impostati per dimostrare differenze rispetto a uno standard o tra popolazioni. L'obiettivo in molte applicazioni è dimostrare con certezza statistica che, in realtà, non vi è alcuna differenza pratica. Esempi comuni includono le prestazioni tra i risultati del modello e della simulazione rispetto agli eventi reali, la sicurezza e l'efficacia dei farmaci generici rispetto a quelli di marca, le proprietà ingegneristiche dei materiali tra diversi trattamenti e molti altri problemi che la comunità JMP affronta quotidianamente. Sebbene diverse piattaforme dispongano dell'opzione "Test Equivalence" , dal nome molto appropriato, che utilizza i test a due code (TOST), nella pratica spesso sono necessarie medie più che uguali per caratterizzare correttamente la similarità. Come introduzione, illustreremo le capacità di JMP per aiutare a stabilire l'equivalenza in medie, varianze e distribuzioni. Il focus della presentazione sarà sull'uguaglianza tra i modelli, ovvero non solo l'approssimazione delle risposte in uscita, ma anche la coerenza dei parametri che caratterizzano il processo. Estenderemo la stima personalizzata in JMP per i modelli di regressione con la statistica test T2 di Hotelling e mostreremo come il Functional Data Explorer può essere utilizzato per scomporre curve complesse, per poi implementare metodi di equivalenza standard per il confronto.
