CDMO에서 통계학자로 근무하는 저는 여러 부서의 다양한 데이터에 대한 비교 연구를 자주 수행합니다. 이러한 연구에는 방법, 척도, 기관, 연도 등의 비교가 포함됩니다. 저희의 일반적인 접근 방식에는 시각적 비교, 분산 검정, t-검정, 그리고 TOST(Test-Oriented Test)가 포함됩니다. 그러나 수많은 변수와 데이터 세트를 분석하는 데는 시간이 많이 소요될 수 있으며, 특히 TOST는 각 변수에 대한 실질적인 동등성 값을 수동으로 입력해야 하기 때문에 업무량이 상당히 증가합니다.
이 프로세스를 간소화하기 위해, 분석을 자동화하고 다양한 데이터 세트에 맞춰 조정되는 비교 스크립트/추가 기능을 개발했습니다. 사용자는 매개변수를 입력하여 연구 변수를 선택하고, 검정 및 참조 그룹을 정의하고, TOST에 대한 실질적인 동등성 값을 표준 편차의 승수 또는 특정 값으로 지정할 수 있습니다. 이 스크립트는 비교 시각 자료를 자동으로 생성하고, 적절한 t-검정을 위한 분산 검정을 수행하고, TOST를 수행합니다. 또한, 선택된 데이터, 검정 결과 요약표, 그리고 분석 결과를 포함하는 JMP 보고서를 생성합니다. 이러한 자동화 및 표준화를 통해 다양한 프로젝트에서 비교 연구에 소요되는 시간이 크게 단축되었습니다.
