Ciao. Mio nome È Segno Bailey.
Io sono a anziano Analisi Software Tester A JMP.
Il mio collega Oggi È Jianf uno Ding,
a Anziano Ricerca Statistico Sviluppatore.
Io sono andando A inizio IL presentazione
Di Alcuni nuovo approcci A confronti Quello Volere Essere disponibile In JMP 17.
Io sono andando A inizio Sopra. I non Sapere Perché.
Ciao. Mio nome È Segno Bailey.
Io sono a Anziano Analisi Software Tester A JMP.
Mio co-presentatore Oggi È Jianfeng Ding,
a Anziano Ricerca Statistico E sviluppatore.
Io sono andando A inizio con UN introduzione A Nostro argomento.
Prima Noi parlare Di specifico confronti,
noi avremmo Piace A introdurre Alcuni fondamentale concetti.
Tutto Di Questo ha A Fare Quando erano confrontando popolazioni.
Confrontando popolazioni È a molto comune compito.
IL confronto, Noi Speranza, Volere Guida A a decisione fra due ipotesi.
Campioni da questi popolazioni Sono Spesso raccolto per IL confronto.
S statistico inferenza Potere fornire Alcuni prezioso informazioni Di Nostro campioni.
In particolare,
È Là sufficiente prova A rifiutare uno ipotesi Di questi popolazioni.
Un chiaro dichiarazione Di IL ipotesi È
Veramente essenziale A fabbricazione IL corretto scelta Di a test per tuo confronto.
Questi ipotesi rappresentare due reciprocamente esclusivo idee
Quello insieme includere IL soltanto possibilità.
loro sono chiamato IL alternativa E null ipotesi.
IL alternativa ipotesi
È Veramente a dichiarazione Di IL conclusione Quello Noi Volere A reclamo.
Esso serve A rappresentare IL popolazioni E Esso Volere richiedere sufficiente prova
A rovesciare IL altro ipotesi, Quale È IL null ipotesi.
Esso stati IL opposizione conclusione Quello dovere Essere superare con forte prova.
Esso serve COME a riferimento per confronto E suo assunto A Essere VERO.
Questo È importante Quello Noi ordinare Questo fuori Oggi Perché storicamente,
statistico formazione ha presentato soltanto uno modo Di usando questi ipotesi.
IL maggior parte Spesso insegnato statistico test
Sono usato A dimostrare a differenza fra IL popolazioni.
Ma quello è non IL soltanto possibilità.
IL mancanza Di comprensione Di Questo distinzione
Potere Guida A abusando questi test.
IL scelta Di a test È non a questione Di IL dati quello è raccolto
O Come IL dati È raccolto.
Suo rigorosamente a questione Di IL ha affermato ipotesi
per IL scopo Di tuo confronto.
Andiamo Aspetto A due simile esempi Quello Sono In realtà fondamentalmente diverso.
Ma andiamo inizio fuori Dove Noi Avere a scopo Di dimostrando a differenza.
In Questo esempio, andiamo Dire I volevo Piace A dimostrare Quello a modifica In temperatura
Volere causa a nuovo risultato, UN miglioramento Forse.
Noi Volere A reclamo Quello a nuovo livello
Di Nostro risposta Volere risultato da cambiare IL processo temperatura.
BENE utilizzo a progettato sperimentare A a caso campione da a popolazione
per IL Basso temperatura condizione E IL alto temperatura condizione.
IL due ipotesi Sono IL null stati
Quello IL temperatura fa non simulare IL risultato.
Questo Volere Essere Nostro riferimento.
IL alternativa stati Nostro reclamo,
Quale È IL temperatura colpisce IL risultato,
Ma soltanto Se IL prova È forte Abbastanza A rifiutare IL null ipotesi.
Tutto Giusto, Questo È andando A suono molto simile, Ma suo esattamente IL opposto.
In Questo caso, UN esempio due, Noi Bisogno A dimostrare equivalenti.
Qui Noi Volere A dimostrare
Quello a temperatura modifica cerva non causa a nuovo risultato.
Quello È, Dopo IL modifica, Noi Avere IL Stesso risultato.
Per esempio, Questo Potrebbe Essere IL caso Dove
Noi Sono pianificazione A modifica IL processo temperatura
A migliorare IL prodotto,
Ma Noi Volere A Fare Sicuro Quello Esso non lo fa modifica
IL livello Di UN impurità In Nostro prodotto.
Noi progetto IL Stesso sperimentare A raccogliere IL Stesso dati
E Noi Avere IL Stesso due ipotesi, Ma Ora loro sono invertita.
Suo IL null Quello stati Quello IL temperatura colpisce IL risultato,
Quello È, c'è a differenza,
Mentre IL alternativa stati
Quello Nostro modifica In temperatura Volere non simulare IL risultato.
Sono Noi test per a differenza O per equivalenti?
Veramente Noi Vedere Quello da questi esempi
Quello suo non IL dati, IL dati identico, Ma IL test Sono diverso.
IL scelta È non Di IL dati,
suo Di Nostro reclamo, O In altro parole, Come Noi stato Nostro ipotesi.
Anche Ricordare Quello ipotesi test Sono unidirezionale.
Essi servire soltanto A rifiutare a null ipotesi
Di a alto probabilità Quando suo falso.
In Nostro presentazione Oggi,
noi avremmo Piace A introdurre Alcuni nuovo equivalenti test COME BENE COME Alcuni
aggiuntivo metodi Quello Sono usato Quando confrontando due misurazione sistemi.
Io sono Ora andando A mano Esso Sopra A Jianfe Di A parlare Di equivalenza test.
Grazie Segno.
Ciao.
Io sono Jianfeng Ding .
Io sono a Ricerca Statistico Sviluppatore A JMP.
In Questo video Io sono andando A parlare Di IL equivalenza,
non inferenza E superiorità test In JMP 17.
IL classico ipotesi test SU IL Sinistra
È IL test Quello maggior parte qualità professionisti Sono familiare con.
Esso È Spesso usato A confrontare due O Di più gruppi Di dati
A determinare se Essi Sono statisticamente diverso.
IL parametri dati Potere Essere a Significare risposta
per continuo risultato E a proporzione Quando IL risultato variabile È binario.
Theta t rappresenta IL risposta da trattamento gruppo
E theta zero rappresenta risposta da a controllare gruppo.
Là Sono tre tipi Di IL classico ipotesi test.
IL Primo uno È IL due laterale test E IL riposo Sono uno laterale test.
Se Voi Sono guardare A Questo due lato test SU IL Sinistra,
IL NO ipotesi È Quello IL trattamento significa Sono Stesso
E IL alternativa ipotesi È Quello IL trattamento significa Sono diverso.
A volte Noi Veramente Bisogno A stabilire Quello cose Sono sostanzialmente IL Stesso
E IL macchinari A Fare Quello È chiamato UN Equivalenza Test.
UN equivalente test È A spettacolo IL differenza In theta t E theta zero
È entro a prespecificato margine delta
E permettere noi A concludere IL equivalenza con a specificato fiducia livello.
Se Voi Aspetto A IL equivalenza test, IL NO ipotesi È Quello
IL trattare dichiarazione significa Sono diverso E IL alternativa ipotesi È Quello
IL trattamento significa Sono entro a fisso delta Di uno un altro.
Questo È diverso da IL due laterale ipotesi test SU IL Sinistra.
Un altro alternativa test scenario È IL Non inferiorità Test,
Quale obiettivi A dimostrare Quello risultati Sono non sostanzialmente peggio.
Là È Anche a test scenario chiamato superiorità test,
Quello È simile A non inferiorità test,
tranne Quello IL obiettivo È A dimostrare Quello risultati Sono sostanzialmente Meglio.
Là Sono cinque diverso tipi Di equivalente tipo test
dipendere SU IL situazione.
Quando Dovrebbe Noi utilizzo Questo test Volere Essere discusso Prossimo.
Questi test Sono molto importante In industria,
particolarmente In IL biotecnologie E farmaceutica industria.
Qui Sono Alcuni esempi,
Se IL obiettivo È A spettacolo Quello IL nuovo trattamento
fa non differire significativamente da IL standard uno
di Di più di Alcuni piccolo margine, Poi equivalente test Dovrebbe Essere usato.
Per esempio, a generico farmaco Quello È meno costoso
E causa pochi lato effetti di a popolare nome di marca farmaco.
Voi volevo Piace A dimostrare Esso ha Stesso efficacia COME IL nome marca uno.
IL tipico obiettivo In non inferiorità test È A concludere
Quello a nuovo trattamento O processo
È non significativamente peggio di IL standard uno.
Per esempio, a nuovo produzione processo È Più veloce.
Voi volevo Fare Sicuro Esso crea NO Di più prodotto difetti di IL standard processo.
A superiorità test tentativi A dimostrare
Quello IL nuovo trattamento È sostanzialmente Meglio di IL standard uno.
Per esempio, a nuovo fertilizzante ha stato sviluppato con parecchi miglioramenti.
IL ricerca vuole A spettacolo
Quello IL nuovo fertilizzante È Meglio di IL attuale fertilizzante.
Come A impostato su IL Ipotesi.
IL grafico SU IL Sinistra,
riassumere questi cinque diverso tipo Di equivalente tipo test molto bene.
Questo grafico È creato di SAS STATISTICHE College, Giovanni Castelloe E Donna Watt.
Voi Potere Trovare loro bianco carta facilmente SU IL rete.
Scegliere Quale test dipendere SU IL situazione.
Per ogni Di IL situazione,
IL blu regione È IL regione Quello Voi Sono provando A stabilire con IL test.
Per equivalente analisi, Voi Potere costruire UN equivalenza regione
con superiore limite theta zero più delta E inferiore limite theta zero meno delta.
Voi Potere condotta UN equivalenza test di controllo
se IL fiducia intervallo Di theta
bugie interamente In IL blu equivalenza regione.
Allo stesso modo, Voi Potere condotta a non inferiorità test di controllo
se IL fiducia intervallo Di theta
bugie interamente Sopra IL inferiore limite Se grande theta È Meglio,
O sotto IL superiore limite Se più piccolo theta È Meglio.
Questi test Sono disponibile In uno modo per confrontando normale significa
E in caso di emergenza per confrontando risposta tariffe.
IL grafico utente interfaccia Di equivalenza test lancio dialogo
fa Esso facile per Voi A Trovare IL tipo Di test
Quello corrisponde A Che cosa Voi Sono provando A stabilire.
A [inudibile 00:12:00] In IL rapporto riassumere IL confronto molto bene
E fa Esso facile per Voi A interpretare IL risultati.
Prossimo, Io sono andando A dimostrare equivalenza test.
Io sono andando A utilizzo IL dati impostato chiamato Farmaco misurazioni.
Quello È in JMP campione dati COME Mio Primo esempio.
Dodici diverso soggetti erano dato tre diverso droghe UN, B E C.
E 32 continuo misurazioni Sono raccolto.
Noi andare A theta YX,
E Noi carico IL risposta E il trattamento.
Questo Volere Portare IL uno modo analisi.
Sotto IL rosso triangolo Trovare IL equivalenza test.
Là Sono due opzioni significa E standard deviazioni.
Noi Sono andando A messa a fuoco SU significa In Questo parlare.
Noi Portare IL dialogo E Voi Potere selezionare a test Quello Voi volevo Piace A condotta
E IL grafico Volere rappresentare IL selezionato test.
Per IL superiorità O non inferenza test Là Sono due scenari.
Grande differenza È Meglio O più piccolo differenza È Meglio.
Scegliere opzione dipendere SU IL situazione.
Voi Anche Bisogno A specificare IL margine Qui per IL delta.
Voi Bisogno A specificare IL significato livello alfa COME BENE.
Voi Potere scegliere utilizzo feste varianza O disuguale varianza A correre IL test.
Voi Potere Fare Tutto paio saggio confronto
O Voi Potere Fare a confronto con IL controllare gruppo.
Erano andando A correre UN equivalenza test Primo
E Noi Volere specificare IL tre COME margine per IL differenza.
Noi clic IL Va bene pulsante.
Qui È IL risultato Di IL equivalenza test.
Da Questo appezzamento di foresta Voi Potere Vedere Quello
IL fiducia intervallo per IL principale differenza fra farmaco A E farmaco C
È completamente contenuto In Questo blu equivalenza regione.
IL massimo Valore p È zero meno di .05.
Noi Potere concludere A IL .o5 significato livello.
Farmaco A E farmaco C Sono equivalente.
Ma Se Noi Aspetto A farmaco A E B, farmaco B E C
Noi Potere Vedere loro fiducia intervallo Di IL principale differenza
È Entrambi al di là Questo blu regione.
A IL .05 significato livello
Noi non può concludere Quello farmaco A E B O farmaco B E C Sono equivalente.
Assumere farmaco C È Nostro standard farmaco E Noi volevo Piace A Trovare fuori
Se IL misurazioni Di farmaco A O B Sono tanto Meglio di farmaco C.
Noi Potere correre a superiorità test A dimostrare.
Permettere Me vicino Questo schema nota Primo E Noi Portare IL lancio dialogo Ancora.
Questo tempo erano andando A Fare a superiorità test.
Per Questo test Noi credere grande differenza È Meglio.
Qui Noi Mantenere Questo selezione.
A anche per Questo studio Noi Volere A impostato farmaco C COME Nostro controllare gruppo.
Noi tappo In IL delta, IL margine .04 per Questo caso clic Va bene pulsante.
Qui È IL risultato per superiorità test.
Da IL foresta complotto Voi Potere facilmente Vedere Quello IL fiducia intervallo
Di Significare differenza fra farmaco B E C
È completamente contenuto In Questo superiore regione
E IL Valore p È meno di .05 .
Noi concludere Quello farmaco B È superiore A farmaco C.
IL fiducia intervallo Di Significare differenza
fra farmaco A E C È al di là Questo blu regione.
IL Valore p Qui È tanto più grande di .05 .
Noi concludere A IL .05 significato livello
Noi non può concludere Quello farmaco A È superiore A farmaco C.
Questo conclude Mio Primo esempio.
Ora Io sono andando A utilizzo a secondo esempio
A utilizzo IL parente rischio fra due proporzioni
A spettacolo Voi Come A condotta a non inferiorità test.
Portare IL dati tavolo.
IL prova È Tentativo A confrontare a farmaco
chiamato FIDAX COME alternativa A farmaco VANCO per IL trattamento Di colon infezioni.
Entrambi droghe Avere simile efficienza E sicurezza.
221 fuori Di 224 pazienti trattare con FIDAX
raggiunto clinico curare con IL FINE Di studio.
Confrontare A 223 fuori Di 257 pazienti trattato con VANCO.
Erano andando A lancio Fe Y di X Ancora.
E Mettere Nostro risposta E a trattamento variabile E account Volere Essere Freg.
Da IL risposta variabile È categorico.
Contingenza analisi È prodotto
E Tutto IL test Qui È basato SU classico ipotesi test.
IL Valore p suggerisce noi Quello Noi non può concludere
Quello clinico Q È diverso attraverso IL farmaco.
Ma per Questo studio Noi Veramente Volere A Trovare fuori
Se farmaco FIDAX È non inferiore A farmaco VANCO.
Noi andare A rosso triangolo menu, Trovare equivalente test.
Là Sono rischio differenza E parente rischio.
Noi Sono andando A scegliere parente rischio A Fare Questo caso.
In IL lancio dialogo Noi scegliere non inferiorità test
E IL grande rapporto È preferito di noi per Questo studio.
Noi Anche Bisogno A Trovare IL categoria interesse.
Per Questo studio Noi selezionare SÌ COME a categoria Di interesse
E Noi Anche Bisogno A tappo In Nostro rapporto margine Qui.
Noi specificare zero .09.
Noi clic Va bene pulsante E Qui È IL risultato Di non inferiorità test.
Da IL foresta complotto Voi Potere facilmente Vedere Quello
IL fiducia intervallo per IL parente rischio fra farmaco FIDAX e farmaco VANCO
È completato contenuto In Questo non inferiore regione.
Noi concludere A IL .05 significato livello,
farmaco FIDAX È non inferiore A farmaco VANCO.
Questo conclude Mio parlare E I Volere Dare Esso Indietro A Segno.
Grazie Voi JainFeng.
Io sono andando A Ora parlare Di a molto comune procedura chiamato metodo confronto.
Suo a standard pratica ogni volta nuovo misurazioni Sono essendo sviluppato.
Noi Avere A assumere Quello Là È a standard metodo Quello esiste Già
A misura IL livello Di Alcuni quantità.
Forse suo IL temperatura O IL potenza Di a farmaco.
Un nuovo metodo ha stato sviluppato per Alcuni motivo.
Noi Volere A Fare Sicuro Quello suo prestazione È comparabile A IL standard metodo.
Oggi Là Sono molti standard Quello Avere stato sviluppato
Sopra molti anni di vari organizzazioni A Fare Sicuro Quello Questo È Fatto correttamente.
Che cosa Noi volevo Speranza È Quello IL nuovo test metodo
idealmente resi IL Stesso valore COME IL standard metodo.
Una dispersione complotto Di IL test metodo contro IL standard metodo
volevo spettacolo Quello IL dati Essere d'accordo con IL identità linea Y=X .
Ma Di corso IL dati punti non perfettamente Essere d'accordo
Perché Di misurazione errore
In Entrambi IL standard metodo E IL nuovo test metodo.
Regressione analisi Potere determinare IL migliore adatto linea per Questo dati
E IL stimato modello parametri Potere Essere confrontato A Quello identità linea.
Questo finisce su essendo ha affermato In IL due ipotesi COME segue.
IL null ipotesi
dice Quello loro sono non comparabile E COSÌ un altro modo Di detto Quello È
IL intercettare È non zero E IL pendenza È non uno.
IL alternativa
rappresenta Nostro reclamo Quello IL nuovo metodo È comparabile
E COSÌ Noi volevo aspettarsi IL intercettare A Essere zero E IL pendenza A Essere uno.
BENE confrontare di usando regressione E ordinario minimi quadrati regressione
presuppone a pochi diverso cose.
Esso presuppone Quello Y E X Sono linearmente imparentato.
Esso presuppone Quello Là Sono statistico errori In Y Ma non In X.
Questi statistico errori Sono indipendente Di E, Quello È, loro sono costante per Tutto E.
C'è NO dati Quello esercitare eccessivo influenza SU IL stime.
Ma In IL caso Di a metodo confronto,
IL dati Spesso violare uno O Di più Di questi ipotesi.
Là Sono misurazione errori In IL standard metodo COME BENE.
Anche, IL errori Sono non Sempre costante,
In Quale caso Noi Potrebbe osservare Quello IL coefficiente Di variazione È costante.
Quello È, IL errori Sono proporzionale, Ma IL standard deviazione È non costante.
Finalmente, Là Sono Spesso valori anomali presente
Quello Potere fortemente influenza IL stima Di questi parametri.
altro regressione metodi Potere aiuto.
Deming regressione Volere simultaneamente minimizzare
IL meno quadrato errore In Entrambi Y E X
E Passaggio-B blocco regressione È a non parametrico metodo.
Suo basato SU IL mediano Di Tutto possibile a coppie pendii
E Perché Di Quello suo resistente A valori anomali E non- costante errori.
IL Deming regressione È disponibile In JMP
Attraverso IL Bivariato piattaforma usando IL Adatto Ortogonale comando.
Deming regressione Potere stima IL regressione parecchi modi.
Esso Potere stima IL errore In Entrambi Y E X,
O Esso Potere assumere Quello IL errore In Y E X Sono pari,
O Esso Potere utilizzo a dato rapporto Di errore Di Y A X.
Passando Bablo k È Ora disponibile In JMP 17,
Ancora Attraverso IL Bivariato piattaforma usando IL Adatto passando Bablok comando.
Esso Anche include controlli per IL ipotesi Quello
IL misurazioni Sono altamente positivamente correlato
E mostra a lineare relazione.
C'è Anche a confronto di differenza.
IL Tra- Altman analisi confronta
IL a coppie differenze A IL a coppie significa
A valutare IL pregiudizio fra questi due misurazioni.
IL risultati Sono presentato In a spargere complotto Di Y contro X per tuo esame
E Anche A Vedere Se Là Sono Qualunque anomalie In IL differenze.
Questo È Tutto fornito Attraverso IL Incontro coppie piattaforma lungo con
parecchi ipotesi test.
Malato Ora dimostrare questi caratteristiche.
Io sono andando A spettacolo Voi Deming regressione per completezza
quello è In realtà stato disponibile In JMP per molti anni.
Io sono andando A utilizzo a dati tavolo Quale ha misurazioni per 20 campioni
di IL standard metodo E Poi quattro diverso test metodi.
Io sono Appena andando A utilizzo metodo 1.
I inizio Questo di selezione IL analizzare menu impostato Y di X.
IL standard va In IL X rotolo, Mentre IL metodo uno va In IL Y rotolo.
Qui Noi Avere IL spargere complotto A inizio con.
Malato clic IL rosso triangolo E selezionare Adatto Ortogonale
E Voi Potere Vedere IL diverso scelte I menzionato Appena a momento fa.
Io sono andando A Avere JMP stima IL errori In Y E X.
C'è a migliore adatto linea usando Deming regressione lungo con
informazioni Di Quello.
Noi Potere Vedere Quello Nostro intercettare per IL stimato linea È vicino A zero,
Nostro pendenza È vicino A uno, E In fatto Nostro fiducia intervallo include uno.
Ora Io sono andando A spettacolo Voi Passando Cattivo bloccare.
I ritorno A IL Stesso rosso triangolo,
selezionare Adatto passando Non bloccare,
E a nuovo montato linea È aggiunto A Mio spargere complotto.
Esso sembra molto tanto Piace IL risultato da IL Deming regressione.
Ma Ricordare Quello Passando Non bloccare
È resistente A valori anomali O non costante varianza.
Primo Noi Avere Kendall's test Quello È raccontare noi Di IL correlazione.
Positivo correlazione È statisticamente significativo.
Noi Poi Avere a test, a controllo per linearità,
E Noi Avere a alto P- valore Qui indicando Noi non può rifiutare linearità.
Finalmente Noi Avere IL regressione risultati.
I Vedere Quello I Avere UN intercettare vicino A uno, Ma IL intervallo include zero,
COSÌ I non posso rifiutare zero.
IL pendenza È vicino A uno.
Mio intervallo include uno, COSÌ I non posso rifiutare Quello IL pendenza È uno.
Finalmente, usando Passando Non bloccare Questo curva menu,
Malato clic IL rosso triangolo E selezionare Tra- Altman analisi.
Questo lanci IL Incontro coppie piattaforma, COSÌ suo a separato finestra.
Qui Noi Sono guardare A IL a coppie differenze
fra metodo uno E IL standard
contro IL Significare Di quelli due valori.
Erano usando Questo A valutare a pregiudizio.
IL Tra- Altman a analisi è segnalato A IL metter il fondo a.
IL pregiudizio È IL media differenza.
Noi Speranza Quello suo zero.
IL stima È non esattamente zero,
Ma Noi Potere Vedere Quello IL fiducia intervallo include zero,
COSÌ Noi volevo non rifiutare zero.
Noi Anche Poi Avere inferiore limiti Di accordo,
E Noi Vedere Quello Essi Anche includere zero COME BENE.
IL standard metodi Quello Sono usato
Quando confrontando due misurazione metodi Sono Ora disponibile In JMP 17.
Quello conclude Nostro presentazione.
Grazie Voi per guardando.
