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建立实际应用的等效性 (2019-US-30MP-278)

级别：中级

James Wisnowski，Adsurgo 首席顾问
Adsurgo 高级顾问 Andrew Karl

标准假设检验用于证明与标准或群体之间的差异。许多应用的目标是以统计置信度证明实际上并无实际差异。常见示例包括模型和模拟结果与实际事件之间的性能对比、仿制药与品牌药的安全性和有效性对比、不同治疗方法之间的材料工程特性对比，以及 JMP 社区日常面临的许多其他问题。虽然一些平台提供了名为“等效性检验”的选项，该选项使用双单侧检验 (TOST)，但在实践中，我们通常需要多个均值才能正确表征相似性。我们将首先演示 JMP 中用于确定均值、方差和分布等效性的功能。本次演讲的重点将放在模型间的等效性上；也就是说，不仅输出响应近似相等，而且表征过程的参数也保持一致。我们将使用 Hotelling 的 T2 检验统计量扩展 JMP 中回归模型的自定义估计功能，并展示如何使用函数数据探索器分解复杂曲线，然后实施标准等效性方法进行比较。