107338_es-ES

liliconcom

Cómo mostrar en el gráfico solo la prueba T fallida

Hola a todos,

Estoy usando el siguiente script para realizar la prueba T entre dos grupos (control abd estresado).

 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" )}
    )}
    )
    )
   );

Como puede ver, estoy realizando la prueba T para cada "Prueba" y tengo miles de pruebas. Mi pregunta es si hay una opción para mostrar en el gráfico solo la prueba en la que falló la prueba T.

 

¡¡Gracias!!

Re: Cómo mostrar en el gráfico solo la prueba T fallida

@Adir52 , si es posible, se recomienda tener el mismo número de unidades en cada grupo para una comparación de dos muestras.

 

El tamaño de la muestra es el factor utilizado para reducir el riesgo de cometer un error de tipo II.

 

" En prueba de hipótesis estadística , a error tipo I es el rechazo de una verdadera hipótesis nula (también conocido como hallazgo de "falso positivo"), mientras que un error tipo II es la imposibilidad de rechazar una hipótesis nula falsa (también conocida como hallazgo de "falso negativo"). ^[1] Dicho de manera más simple, un error de tipo I es inferir falsamente la existencia de algo que no está allí (confirmando una creencia común con información falsa), mientras que un error de tipo II es inferir falsamente la ausencia de algo que está presente (yendo en contra de la creencia común con información falsa). "

 

Extracto de https://en.wikipedia.org/wiki/Type_I_and_type_II_errors . Aunque usted afirma que su hipótesis nula es que el control y el no estresado son diferentes, la hipótesis nula de la prueba de dos muestras (ANOVA para 2 grupos) es que las medias del Grupo 1 y del Grupo 2 son equivalentes, iguales.Por lo tanto, debe diseñar su experimento de modo que la prueba tenga el poder de detectar una diferencia específica. Por ejemplo, si desea tener un 95 % de confianza en que su experimento detectará una diferencia de 0,5 sigma, puede utilizar JMP para ayudarle a seleccionar la cantidad de unidades.

En el menú principal de JMP, seleccione DOE y, según su versión de JMP, el menú o uno de los submenús contiene un Tamaño de muestra y potencia calculadora. En JMP 14, lo encontrará seleccionando DOE > Diagnóstico de diseño. Luego seleccione Dos medios de muestra . A continuación se muestra una captura de pantalla. Dado que es probable que cada prueba tenga una desviación estándar diferente, este paso de diseño se realizará con valores relativos. Especificar Desarrollo estándar como 1 y luego el Diferencia como la diferencia a detectar. A continuación se especifica como 1. Si presionas Continuar , el tamaño de la muestra será de 54 o 27 unidades para cada grupo. Elimine el tamaño de la muestra y especifique el Diferencia para que sea 0,5 o la mitad de Std Dev, luego presione Continuar, el tamaño de la muestra será de 210 o 105 unidades para cada grupo. O elimine la Diferencia e ingrese 160 en Tamaño de la muestra (80 unidades cada grupo), luego la Diferencia se informa como 0,57 o su prueba tendrá la confianza de que se detectará una diferencia de 0,57 sigma el 95% de las veces.

Si tiene un estadístico disponible o un profesor universitario de estadística cercano que esté familiarizado con su industria, le sugiero que lo hable.Su estudio específico podría tener una larga historia del control, y la cantidad de unidades de control es solo una verificación de que el control se encuentra dentro de la línea de base.Pero aún más importante es la selección de las unidades, cómo se realiza el experimento para que la comparación sea justa y a qué población se aplican estas conclusiones.

Re: Cómo mostrar en el gráfico solo la prueba T fallida

pValue es la probabilidad de que su prueba estadística sea significativa.La importancia se define históricamente como 1 en 20 (pValue <= 0,05) o 2 en 20 (pValue <= 0,1).Y sí, en su caso, dado que su Ho es Grupo1=Grupo2, querrá encontrar dónde pValue es > .05 o > .1.

Re: Cómo mostrar en el gráfico solo la prueba T fallida

Hola @gzmorgan0

¿Tiene alguna recomendación con respecto al tamaño de la muestra de las unidades de control?

El grupo de unidades estresadas será de 80 unidades.

Re: Cómo mostrar en el gráfico solo la prueba T fallidaHola txnelson
Primero que nada muchas gracias por tu aporte, fue de gran ayuda.
Tenía una pregunta equivocada. Quiero mostrar las pruebas donde los grupos no son estadísticamente iguales. Es fácil usar tu código y eliminar la siguiente línea:
dt << invertir selección de fila;

¿Podría indicarnos el significado del valor P?
¿Es = Prob>|t|?
Estoy haciendo esta pregunta porque mi H0 es Grupo1 = Grupo2Re: Cómo mostrar en el gráfico solo la prueba T fallida

@txnelson (Jim), Es muy divertido, también comencé una respuesta usando una tabla hecha de Semiconductor Capability.jmp, hecha de resúmenes de lotes de resúmenes de obleas y eligiendo aleatoriamente lotes para estar en el Grupo A o el Grupo B. Vi tu respuesta, así que no escribiré los detalles. Se adjunta la tabla de datos y el script para producir el siguiente gráfico, por ejemplo cada 100 pruebas, o alguna agrupación lógica de pruebas.

 

En la práctica, es bueno agregar la prueba F y el valor p para comparar las desviaciones estándar y una comparación sobre n, el número de unidades probadas para cada grupo. Desde @Adir52 Los grupos estaban controlados y estresados, el estrés podía producir resultados inmensurables (vacíos).Además, si hay miles de pruebas, tal vez como pruebas de semiconductores, algunas pruebas podrían estar correlacionadas, digamos que todas las pruebas PNP aumentaron, pero no todas fueron significativas. Eso se mostraría como relaciones t mayores que 0.

Como estadístico, debo advertir sobre la significación estadística. Tenga en cuenta que para estos datos agrupados aleatoriamente, 118 pruebas t (128 pruebas, 10 tenían cero desviación estándar, sin relación t), 11 se marcaron con un valor p de <0,10, que es la tasa de error esperada (y 5 pruebas con p -valor < 0,05).Por lo tanto, existen muchas advertencias a la hora de basar el juicio únicamente en los valores p y únicamente en la prueba de las medias.

 

Advertencia final a @Adir52 Sin embargo, si las mediciones se reportan mediante equipos de prueba automatizados, el orden puede ser importante.Si hay un elemento de tiempo, recomiendo algo como esta visualización para cada prueba.

 

Re: Cómo mostrar en el gráfico solo la prueba T fallida

Hay varias formas de resolver esta pregunta en JMP.Prefiero usar Response Screening para hacer un análisis muy rápido de los datos para obtener solo los valores p de los análisis, y luego tomar esos resultados y seleccionar los datos deseados para el análisis.A continuación se muestra un script simple que hace esto en algunos datos de muestra que creo para que coincidan con los nombres de las columnas de la tabla de datos específicos.

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" )}
    )}
    )
    )
   );