Salut tout le monde,
dans JMP, existe-t-il un moyen d'exécuter un test d'équivalence/TOST en utilisant les moyennes géométriques plutôt que les moyennes arithmétiques ?
Il existe également une fonction JMP permettant d'établir des intervalles de confiance à 95 % pour les moyennes géométriques.
Bonjour @MSN : Recherchez-vous des intervalles de confiance, etc., pour le ratio des moyennes générales (GMR), ou simplement la moyenne générale d'une seule variable ? Si votre question concerne cette dernière option, voici la procédure.
Supposons que vous ayez une colonne X. Créez une autre colonne Y = ln(X).
1. Utilisez la plateforme de distribution pour obtenir un IC sur la moyenne de Y (basé sur la moyenne arithmétique, AM).
2. Transformez l'intervalle en arrière pour obtenir l'IC sur la moyenne géométrique (GM) de X.
3. Un test d'équivalence via TOST est, en fait, réalisé en calculant un IC à 90 % (si votre taux d'erreur de type 1 souhaité, alpha, est de 0,05) via (2) ci-dessus et en le comparant à vos limites d'équivalence (si l'intervalle est entièrement contenu dans les limites, alors l'équivalence est confirmée).
Vous remarquerez que l'intervalle calculé dans (1) ci-dessus est symétrique autour de l'AM de Y. Mais l'intervalle pour le GM calculé dans (2) n'est pas symétrique autour du GM estimé de X.
Les étapes sont similaires si vous vous intéressez au rapport des moyennes générales (RMG). Effectuez une ANOVA à un facteur sur Y = ln(X), puis transformez l'intervalle de confiance sur la différence des moyennes pour obtenir un intervalle de confiance sur le RMG. Ensuite, pour TOST, comparez cet intervalle à vos limites d'équivalence.
À proprement parler, tout ce qui précède suppose que vos données sont log-normales ; mais si la taille de votre échantillon est suffisamment grande, le CLT (théorème central limite) vous sauve.
