Prueba t pareada
Hola quiero comparar entre dos tratamientos: 1) Sin fertilizante y 2) Fertilizante. Quería saber si hay un aumento en el rendimiento debido a la aplicación de fertilizante. Se seleccionaron dos bloques paralelos, en el primer bloque no se aplicó fertilizante mientras que en el segundo bloque sí se aplicó fertilizante. Se recolectaron quince muestras de cada bloque. Me gustaría utilizar la prueba t pareada y existen diferentes métodos en JMP. Pensé en usar la distribución y luego probar los medios. Mi pregunta es: ¿es correcto agregar la columna "n" para "frecuencia"? Por favor, explique por qué o por qué no. Si uso n como frecuencia en el análisis de datos, los resultados cambian a medida que el grado de libertad aumenta de 14 a 29. 
Re: prueba t pareadaDivide el valor p por 2Re: prueba t pareadaCómo realizar la prueba de cola superiorRe: prueba t pareadaGracias
No, el campo no era homogéneo dentro de un par, lo asumimos pero nunca sucede. Porque el campo es muy variable. Entonces, en este caso deberíamos optar por la prueba t de 2 muestras o la prueba t pareada.
Re: prueba t pareadaSu descripción de los bloques es amarilla y azul, por lo que el bloqueo (pares) no tiene sentido.
Si las plantaciones de semillas cortadas y enteras se produjeron una al lado de la otra, pero las 12 franjas están separadas en un campo variable, los bloques (pares) tienen sentido. ¿El campo es homogéneo dentro de un par? Esa suposición es importante.
No necesita más que las dos columnas de respuesta, CONTROL y SEMILLA ENTERA. Utilice la plataforma Matched Pairs en el menú Analizar. Ingrese ambas columnas de datos en la función Y en el orden anterior. No ingrese ninguna otra columna de datos en este análisis.
Parece que se espera un mayor rendimiento para todo el tratamiento de semillas (hipótesis alternativa), por lo que se requiere una prueba t pareada de cola superior.
Re: prueba t pareadaA continuación se explica cómo obtener el mismo valor p en Ajustar Y por X con la misma tabla de datos apilados para Gosset's Corn:
Re: prueba t pareadaA continuación se muestra un ejemplo que utiliza datos de maíz de Gosset de la biblioteca de datos de muestra de JMP.Agregué una columna de ID de par y luego apilé las 2 columnas de rendimiento (Kiln y Regular) para obtener un formato de datos largo.Asegúrese de que la columna ID del par tenga un nominal tipo de modelado.
Del modelo apto:
1. Agregue la columna Rendimiento como Y, variable de respuesta.
2. Agregue las columnas Tratamiento y Par en el cuadro Efectos del modelo de construcción.
3. Seleccione (resalte) 'Emparejar' en el cuadro Efectos del modelo de construcción y hágalo aleatorio haciendo clic en la flecha roja de Atributos > Aleatorio.
Verá que el valor p de Rendimiento tiene el mismo valor p que la plataforma de pares emparejados para los mismos datos en el formato más amplio original.
Re: prueba t pareada
Field MapField MapMapa de campo
Hola, Mark,
Queríamos comparar dos tipos de semillas de papa (plantar semillas cortadas versus plantar semillas enteras). Como control se utiliza semilla cortada, lo cual es una práctica común. Esta prueba se llevó a cabo en el campo del productor. El campo se dividió en dos bloques de franjas, el primer bloque (en amarillo) se sembró con el control (semilla cortada) y el segundo bloque (azul claro) se sembró con la semilla entera. Estos bloques de tiras son realmente largos, 400 pies. En total, se recolectaron veinticuatro muestras (12 de cada bloque de franjas).Cada muestra se cosechó de una parcela en hileras de 10 pies de largo y se convirtió el rendimiento en CWT por acre. La variación del campo fue enorme. El ensayo se llevó a cabo en el campo del productor. Por lo tanto, no pudimos aleatorizar los tratamientos. He analizado los datos utilizando la t emparejada con distribución y media de prueba, ver a continuación:
Mi pregunta:
Entiendo que deberíamos utilizar la prueba t pareada.
Uno de los grandes estadísticos sugirió que deberíamos crear una frecuencia de columna adicional y usarla para el análisis. He analizado los datos con y sin utilizar la frecuencia.
Quería saber qué método es incorrecto y por qué.
¿Qué método es correcto?
Apreciaría su tiempo.
Atentamente
- He creado columnas de diferencia y frecuencia y ambas
Vea los resultados a continuación: Son significativos P >0,0232
- He creado la columna de diferencia y frecuencia pero esta vez no utilicé la columna de frecuencia.
Los resultados se ven a continuación: No significativo P >0,1208
Re: prueba t pareadaPor favor aclare la base para emparejar las muestras. ¿Cómo se emparejaron dos muestras?
Re: prueba t pareadaMuchas gracias de nuevo,
Lo siento, ¿podría explicar lo siguiente?
1. ¿Cómo utilizar la repetición como efecto aleatorio en el punto 4? ¿Podrías explicarlo incluyendo una tabla?
2. ¿Podría incluir otra tabla que explique Ajustar Y por X con la columna de ID del par como bloque?
Re: prueba t pareadaEn el n.° 4 deberías tener Rep como efecto aleatorio para obtener un resultado equivalente a los otros métodos.En realidad, existe otra forma, que consiste en trazar su columna Diff en la plataforma de distribución y realizar una prueba t de 1 muestra.Como todos deberían dar la misma respuesta, se podría decir que son igualmente buenos.La plataforma Matched Pairs está especializada en este problema, por lo que allí obtendrá los resultados más especializados/relevantes en su informe.Sin embargo, esa plataforma requiere que los datos tengan una forma diferente al formato "largo" habitual.Si quiero evitar dividir mi tabla para darle la forma correcta, podría usar Ajustar Y por X con la columna de ID del par como bloque, o Ajustar modelo con un efecto aleatorio en la columna de ID del par.
Re: prueba t pareadaMuchas gracias por su pronta respuesta. Entiendo que la prueba t pareada se puede realizar utilizando los cuatro métodos siguientes: Me pregunto si los cuatro métodos son igualmente buenos. Si no, ¿cuál es el mejor y por qué? Obtuve resultados idénticos.
1. Analizar> distribución-prueba de media
2. Analizar pares coincidentes de modelado especializado
3. Ajustar Y por X > comparar medias > Cada par, prueba t de estudiantes - informe de comparación detallado
4. Ajustar la plataforma Model para hacer un ANOVA bidireccional
Re: prueba t pareadaNo, no agregue una columna de frecuencia.Cada par es 1 punto de datos en una prueba t pareada.Una prueba t pareada es matemáticamente equivalente a una prueba t de 1 muestra sobre las diferencias pareadas.
