Nivel: Intermedio
James Wisnowski, consultor principal de Adsurgo
Andrew Karl, consultor sénior de Adsurgo
Las pruebas de hipótesis estándar se configuran para demostrar diferencias con respecto a un estándar o entre poblaciones. En muchas aplicaciones, el objetivo es demostrar con certeza estadística que, de hecho, no existe una diferencia práctica. Ejemplos comunes incluyen el rendimiento entre los resultados del modelo y la simulación frente a eventos en vivo, la seguridad y eficacia de medicamentos genéricos y de marca, las propiedades de ingeniería de materiales entre diferentes tratamientos y muchos otros problemas que la comunidad de JMP enfrenta a diario. Si bien varias plataformas cuentan con la opción "Equivalencia de Pruebas" , que utiliza las Pruebas de Dos Caras (TOST), en la práctica a menudo se requieren medias más que iguales para caracterizar adecuadamente la similitud. A modo de introducción, demostraremos las capacidades de JMP para ayudar a establecer la equivalencia de medias, varianzas y distribuciones. La charla se centrará en la igualdad entre modelos; es decir, no solo en que las respuestas de salida sean aproximadamente iguales, sino también en la consistencia de los parámetros que caracterizan el proceso. Ampliaremos la estimación personalizada en JMP para modelos de regresión con la estadística de prueba T2 de Hotelling y mostraremos cómo se puede utilizar el Explorador de datos funcionales para descomponer curvas complejas, seguido de la implementación de métodos de equivalencia estándar para la comparación.
