根拠のない自由度私は独立したサンプルのt検定をしていますが、自由度に問題があります。私がやりたいことは、床（添付の分析では13）を使用することです。アースされていない（13.65148）のではありません。 df 信頼区間を計算する際に p 値。JMPで変更できる設定はありますか。 df ？ありがとうございました。
再：根拠のない自由度ありがとうございました。を与えるテーブルを作りました p そして与えられた値からの信頼区間。 このクラスの私の教授は、切り捨てを好みます。 df これは入門コースであり、手作業で多くの計算を行い、次に整数のみを使用してテーブル内の値を調べます。 df 。
再：根拠のない自由度2つの選択肢があります。まず第一に、あなたはあなたのt検定を計算するために組み込み関数を使うことができます。使用 t分位数（p、df） 列式またはスクリプトで機能します。DFを切り捨てることはより保守的ですが、私には恣意的なようです。第二に、あなたは単に別のアルファを使用することができます。Onewayの横にある赤い三角形をクリックして、信頼区間を計算するための新しい有意水準を選択します。もちろん、与えられたp値に基づいて決定に新しいアルファ値をそのまま適用することができます。あなたは新しいt検定がどれほど保守的であるかを知っているので、この方法は私にはより良いようです。
再：根拠のない自由度お返事ありがとうございます。ただし、2つの母集団の間で不均等な分散を仮定していることを明確にする必要があるため、ここでプールされた分散は正しいとは思いません。より保守的にするために、JMPにフロアの床を使用してもらいたいです。 df プールされていないt検定の計算に。これは可能ですか？
再：根拠のない自由度エラーのための部分的な自由度は、プールされていないバージョンのトンテスト。これはその場合正しいです。プールされたトン testは誤差に対してDFを調整せず、等分散の仮定が有効であれば正しいです。
