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실패한 T 테스트만 그래프에 표시하는 방법

안녕하세요 여러분,

두 그룹(스트레스 abd 제어) 간에 T 테스트를 수행하기 위해 다음 스크립트를 사용하고 있습니다.

 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" )}
    )}
    )
    )
   );

보시다시피 저는 각 "테스트"에 대해 T 테스트를 수행하고 있으며 수천 개의 테스트가 있습니다. T 테스트가 실패한 테스트만 그래프에 표시할 수 있는 옵션이 있는지 궁금합니다.

 

감사해요!!

Re: 실패한 T 테스트만 그래프에 표시하는 방법

@Adir52 , 가능하다면 두 샘플 비교를 위해 각 그룹에 동일한 수의 단위를 사용하는 것이 좋습니다.

 

표본 크기는 제2종 오류의 위험을 줄이는 데 사용되는 요소입니다.

 

" ~ 안에 통계적 가설 검정 , ㅏ 제1종 오류 사실을 거부하는 것입니다 귀무 가설 ("거짓양성" 결과라고도 함), 제2종 오류 거짓 귀무가설("거짓음성" 결과라고도 함)을 기각하지 못하는 경우입니다. ^[1] 더 간단히 말하면, 제1종 오류는 존재하지 않는 것이 있다고 잘못 추론하는 것(잘못된 정보로 일반적인 믿음을 확인함)이고, 제2종 오류는 존재하는 것이 없다고 잘못 추론하는 것(이것은 존재하지 않는다는 것을 의미함)입니다. 잘못된 정보가 포함된 일반적인 믿음). "

 

에서 발췌 https://en.wikipedia.org/wiki/Type_I_and_type_II_errors . 귀무 가설은 대조군과 스트레스를 받지 않은 상태가 다르다는 것이지만 2-표본 검정(2개 그룹에 대한 분산 분석) 귀무 가설은 그룹 1과 그룹 2의 평균이 동일하다는 것입니다.따라서 테스트가 특정 차이를 탐지할 수 있는 검정력을 갖도록 실험을 설계해야 합니다. 예를 들어, 실험에서 0.5 시그마 차이를 탐지할 것이라는 확신을 95% 갖고 싶다면 JMP를 사용하여 단위 수를 선택할 수 있습니다.

JMP 기본 메뉴에서 DOE를 선택하고 JMP 버전에 따라 메뉴 또는 하위 메뉴 중 하나에 표본 크기 및 검정력 계산자. JMP 14에서는 DOE > 설계 진단을 선택하여 찾을 수 있습니다. 그런 다음 선택 두 가지 표본 수단 . 아래는 스크린샷입니다. 각 테스트마다 표준편차가 다르기 때문에 이 설계 단계는 상대값을 사용하여 수행됩니다. 지정하다 표준 개발 1과 같이 차이점 감지할 차이로. 아래에서는 1로 지정됩니다. 누르면 계속하다 , 표본 크기는 각 그룹에 대해 54 또는 27 단위가 됩니다. 표본 크기를 삭제하고 차이점 0.5 또는 1/2 Std Dev로 설정한 다음 계속하다, 샘플 크기는 각 그룹에 대해 210 또는 105 단위입니다. 또는 차이를 삭제하고 표본 크기(그룹당 80단위)에 160을 입력하면 차이가 0.57로 보고됩니다. 그렇지 않으면 테스트에서 0.57 시그마의 차이가 95%의 시간 동안 감지된다는 확신을 갖게 됩니다.

귀하의 업계에 대해 잘 아는 통계학자나 가까운 대학교 통계 교수가 있다면, 이에 대해 논의하는 것이 좋습니다.귀하의 특정 연구에는 오랜 기간의 통제 역사가 있을 수 있으며, 통제 단위의 수는 통제가 기준선 내에 있는지 확인하는 것일 뿐입니다.그러나 훨씬 더 중요한 것은 단위 선택, 공정한 비교를 위해 실험을 실행하는 방법, 이러한 결론이 적용되는 모집단입니다.

Re: 실패한 T 테스트만 그래프에 표시하는 방법

pValue는 통계 테스트가 유의미할 확률입니다.역사적으로 유의성은 20 중 1(pValue <= .05) 또는 20 중 2(pValue <= .1 )로 정의됩니다.그리고 그렇습니다. 귀하의 Ho는 Group1=Group2이므로 pValue가 > .05 또는 > .1인 곳을 찾고 싶을 것입니다.

Re: 실패한 T 테스트만 그래프에 표시하는 방법

안녕 @gzmorgan0

제어 장치의 샘플 크기에 관한 권장 사항이 있습니까?

streed 유닛 그룹은 80 유닛이 될 것입니다.

Re: 실패한 T 테스트만 그래프에 표시하는 방법안녕하세요 Txnelson
우선 귀하의 의견에 감사드립니다. 매우 도움이 되었습니다.
제가 질문을 잘못했어요. 그룹이 통계적으로 동일하지 않은 테스트를 표시하고 싶습니다. 코드를 사용하면 쉽습니다. 다음 줄을 삭제하세요.
dt << 행 선택 반전;

PValue의 의미를 조언해 주실 수 있나요?
= Prob>|t|입니까?
내 H0이 Group1=Group2이기 때문에 이 질문을 드리는 것입니다.Re: 실패한 T 테스트만 그래프에 표시하는 방법

@txnelson (짐), 너무 웃기네요, 웨이퍼 요약의 로트 요약으로 만든 Semiconductor Capability.jmp로 만든 테이블을 사용하고 그룹 A 또는 그룹 B에 속할 로트를 무작위로 선택하여 답변을 시작하기도 했습니다. 답변 주신 내용을 보았는데 자세한 내용은 쓰지 않겠습니다. 첨부된 데이터 테이블과 스크립트는 아래 그래프를 생성하기 위한 것입니다(예: 100개의 테스트마다 또는 일부 논리적 테스트 그룹화).

 

실제로 표준 편차를 비교하기 위해 F-검정과 p-값을 추가하고 각 그룹에 대해 테스트된 단위 수인 n에 대한 비교를 수행하는 것이 좋습니다. 부터 @Adir52 의 그룹은 통제되고 스트레스를 받았으며 스트레스는 측정할 수 없는(공허한) 결과를 생성할 수 있습니다.또한 반도체 테스트와 같이 수천 개의 테스트가 있는 경우 일부 테스트는 상관 관계가 있을 수 있습니다. 즉, 모든 PNP 테스트가 위로 이동했지만 모두 중요하지는 않았습니다. 이는 0보다 큰 t-비율로 표시됩니다.

통계학자로서 나는 통계적 유의성에 대해 경고해야 합니다. 무작위로 그룹화된 이 데이터에 대한 참고 사항은 118개의 t-테스트(10개의 테스트 128개는 표준 편차가 0이고 t-비율이 없음)이며, 11개는 예상 오류율인 < 0.10의 p-값으로 표시되었습니다(그리고 p를 사용한 5개의 테스트). -값 < 0.05).따라서 단지 p-값과 수단 테스트만으로 판단을 내리는 데에는 많은 주의 사항이 있습니다.

 

마지막 주의사항 @Adir52 , 자동화된 테스트 장비로 측정값을 보고하는 경우 순서가 중요할 수 있습니다.시간 요소가 있는 경우 각 테스트마다 이 디스플레이와 같은 것을 권장합니다.

 

Re: 실패한 T 테스트만 그래프에 표시하는 방법

JMP에서는 이 문제를 해결하는 방법이 여러 가지 있습니다.저는 응답 선별을 사용하여 데이터를 매우 빠르게 실행하여 분석의 p-값만 얻은 다음 해당 결과를 가져와 분석에 필요한 데이터를 선택하는 것을 선호합니다.다음은 특정 데이터 테이블 열 이름과 일치시키기 위해 생성한 일부 샘플 데이터에 대해 이를 수행하는 간단한 스크립트입니다.

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" )}
    )}
    )
    )
   );