大家好，
在 JMP 中，有没有办法使用几何平均值而不是算术平均值来运行等效性检验/TOST？
还有 JMP 函数来建立几何平均值的 95% 置信区间。
你好@MSN ：你想知道的是GM比率（GMR）的置信区间之类的数据，还是只想知道单个变量的GM？如果问题是后者，那么步骤如下。
假设有一列 X。另设一列 Y= ln(X)。
1. 使用分布平台获取 Y 平均值的 CI（基于算术平均值，AM）。
2. 反向变换区间以获得 X 的几何平均值 (GM) 的 CI。
3. 通过 TOST 进行的等效性检验实际上是通过上述 (2) 计算 90% CI（如果您想要的 1 型错误率 alpha 为 0.05）并将其与您的等效限度进行比较（如果区间完全包含在限度内，则确认等效性）。
您会注意到，上面 (1) 中计算出的区间围绕 Y 的 AM 对称。但是，上面 (2) 中计算出的 GM 区间并不围绕 X 的估计 GM 对称。
如果您对均值比 (GMR) 感兴趣，步骤类似：对 Y=ln(X) 进行单因素方差分析，然后反向变换均值差的置信区间，得到 GMR 的置信区间。然后，对于 TOST，将该区间与您的等价限值进行比较。
严格来说，以上所有内容都假设您的数据是对数正态的；但如果您的样本量足够大，CLT（中心极限定理）可以拯救您。
