如何在圖表上顯示僅失敗的 T 檢驗大家好，
我正在使用以下腳本來執行兩組之間的 T 檢定（強調 abd 控制）。
Oneway(
Y( :Shift ),
X( :Group ),
by(:Test),
t Test( 1 ),
Box Plots( 1 ),
X Axis Proportional( 0 ),
Points Jittered( 1 ),
Grand Mean( 0 ),
SendToReport(
Dispatch(
{},
"Oneway Plot",
FrameBox,
{DispatchSeg(
Box Plot Seg( 1 ),
{Box Type( "Outlier" ), Line Color( "Red" )}
), DispatchSeg(
Box Plot Seg( 2 ),
{Box Type( "Outlier" ), Line Color( "Red" )}
)}
)
)
);如您所見，我正在為每個“測試”執行 T 測試，並且我有數千個測試。我的問題是否有一個選項可以在圖表上僅顯示 T 測試失敗的測試？
謝謝！！
回覆：如何在圖表上顯示僅失敗的 T 檢驗@阿迪爾52 ，如果可能的話，建議每組中使用相同數量的單位進行兩個樣本比較。
樣本量是用來降低 II 類錯誤風險的因素。
」在統計假設檢定， A I 類錯誤是對真實的拒絕零假設（也稱為「誤報」發現），而II 類錯誤是未能拒絕錯誤的零假設（也稱為「假陰性」發現）。 [1]更簡單地說，第一類錯誤是錯誤地推斷出不存在的東西的存在（用錯誤訊息證實了普遍的信念），而第二類錯誤是錯誤地推斷了不存在的東西的存在（違背了事實）帶有虛假資訊的共同信念）。 」
摘自https://en.wikipedia.org/wiki/Type_I_and_type_II_errors 。 即使您聲稱原假設是控制組和無壓力組不同，但雙樣本檢定（2 組的變異數分析）原假設是第 1 組和第 2 組的平均值相等、相等。因此，您需要設計實驗，以便測試能夠檢測特定差異。 例如，如果您希望實驗檢測到 0.5 sigma 差異的置信度為 95%，則可以使用 JMP 來幫助您選擇單位數。
從 JMP 主選單中，選擇 DOE，並且根據您的 JMP 版本，選單或子選單之一包含樣本量和功效計算機. 在 JMP 14 中，您可以透過選擇 DOE > 設計診斷來找到它。 然後選擇兩個樣本平均值。 下面是螢幕截圖。 由於每個測試都有不同的標準差，因此該設計步驟將使用相對值來完成。 指定標準差為 1，然後不同之處作為要檢測的差異。 下面指定為1。 如果你按繼續，每組的樣本量將為 54 或 27 個單位。 刪除樣本大小並指定不同之處為 0.5 或二分之一標準差，然後按繼續，每組的樣本量為 210 或 105 個單位。 或者，刪除差異並在樣本大小中輸入 160（每組 80 個單位），然後差異報告為 0.57，或者您的測試將有信心在 95% 的時間檢測到 0.57 西格瑪的差異。
如果您附近有一位熟悉您所在行業的統計學家或大學統計學教授，我建議您討論一下。您的具體研究可能有很長的控制歷史，控制單元的數量只是檢查控制是否在基線內。但更重要的是單位的選擇，以及如何進行實驗以進行公平的比較，以及這些結論適用於哪些人群。
回覆：如何在圖表上顯示僅失敗的 T 檢驗pValue 是統計檢定顯著的機率。歷史上顯著性定義為 20 分之 1 (pValue <= .05) 或 20 分之 2 (pValue <= .1 )。是的，在您的情況下，由於您的 Ho 是 Group1=Group2，因此您需要找到 pValue > .05 或 > .1 的位置。
回覆：如何在圖表上顯示僅失敗的 T 檢驗你好@gzmorgan0
您對控制單元的樣本大小有什麼建議嗎？
受壓單元組將是 80 個單元。
回覆：如何在圖表上顯示僅失敗的 T 檢驗嗨特克斯尼爾森
首先非常感謝您的意見，它非常有幫助。
我有一個錯誤的問題。我想顯示組別在統計上不相等的測試。使用您的程式碼很容易並刪除以下行：
dt << 反轉行選擇；
你能告訴我 PValue 的意思嗎？
是 = Prob>|t| 嗎？
我問這個問題是因為我的 H0 是 Group1=Group2回覆：如何在圖表上顯示僅失敗的 T 檢驗@tx尼爾森（Jim），太有趣了，我還使用 Semiconductor Capability.jmp 製作的表格開始回复，該表格由晶圓摘要的批次摘要組成，並隨機選擇批次屬於 A 組或 B 組。 我看到了你的回复，所以我就不寫細節了。 附件是資料表和產生下方圖表的腳本，例如每 100 個測試，或一些測試的邏輯分組。
在實踐中，最好添加 F 檢定和 p 值來比較標準偏差以及對 n（每組測試的單位數）進行比較。 自從@阿迪爾52的小組受到控制和壓力，壓力可能會產生不可測量的（空的）結果。此外，如果有數千個測試，可能像半導體測試一樣，有些測試可能是相關的，也就是說所有 PNP 測試都會向上移動，但並非所有測試都很重要。 這將顯示為大於 0 的 t 比率。
身為統計學家，我必須警告統計顯著性。 請注意，對於此隨機分組的數據，有118 個t 檢定（128 個檢驗，其中10 個檢定的標準差為零，沒有t 比率），11 個檢定的p 值< 0.10，這是預期的錯誤率（5 個檢定的p 值） -值 < 0.05)。因此，僅根據 p 值和平均值檢定進行判斷有很多注意事項。
最後警告@阿迪爾52 ，如果測量結果是由自動測試設備報告的，順序可能很重要。如果有時間因素，我建議每次測試都採用類似這樣的顯示方式。
回覆：如何在圖表上顯示僅失敗的 T 檢驗JMP 中有多種方法可以解決此問題。我更喜歡使用回應篩選來快速瀏覽數據，僅獲取分析的 p 值，然後取得這些結果並選擇所需的數據進行分析。下面是一個簡單的腳本，它對我創建的一些範例資料執行此操作，以匹配您的特定資料表列名稱。
names default to here(1);
// Modify a sample data table to mimic your t-test code
dtSemi = open("$SAMPLE_DATA/semiconductor capability.jmp", invisible);
dtSemi << select where( :Site > 2 );
dtSemi << delete rows;
dtSemi:Site << set name( "Group" );
colNames = dtSemi << get column names( continuous );
dt = dtSemi << stack( columns(colNames) ,
Source Label Column( "Test" ),
Stacked Data Column( "Shift" ),
Name( "Non-stacked columns" )(Keep( :Group ))
);
close( dtSemi, nosave );
// The above code just creates a sample data table....The code below generates
// the desired output
// Now run the Response Screening to get the failed t-tests
rs = dt << Response Screening( Y( :Shift ), X( :Group ), Grouping( :Test ) );
dtRS = rs << Get PValues;
//dtRS << show window( 0 );
report(rs) << close window;
// select all of the failed t-tests and get their test names
// We are using failue of .1 as the target.....just change the
// target value if you want .05 or something else as the failure value
dtRS << select where( :PValue <= .1 );
If( N Rows(dtRS << get selected rows ) > 0,
dtRS << delete rows;
);
failingTests = dtRS:Test << get values;
// close the dtRS data table that is no longer needed
close( dtRS, nosave );
// Now select the Tests in the original data table that are not significant
dt << select where( contains( failingTests, :Test ) );
If( N Rows( dt << get selected rows ) > 0,
dt << invert row selection;
dt << hide and exclude ;
dt << clear select;
);
// Run your code
Oneway(
Y( :Shift ),
X( :Group ),
by(:Test),
t Test( 1 ),
Box Plots( 1 ),
X Axis Proportional( 0 ),
Points Jittered( 1 ),
Grand Mean( 0 ),
SendToReport(
Dispatch(
{},
"Oneway Plot",
FrameBox,
{DispatchSeg(
Box Plot Seg( 1 ),
{Box Type( "Outlier" ), Line Color( "Red" )}
), DispatchSeg(
Box Plot Seg( 2 ),
{Box Type( "Outlier" ), Line Color( "Red" )}
)}
)
)
);
