亲爱的同事们，
我使用过时的SE邮件列表来问这个问题：
客户想要比较两种检测方法。他们有不同的方法样品，每个样品都要测量三次。感兴趣的问题是：
“一种方法的三种重复的方差是否大于另一种方法的？”
因此，目标是测试方差的两个分布。我没有在JMP中找到可以进行这种测试的平台，因此我使用了Tabulate和F分布函数来汇总数据并计算F检验。随附的日记中包含数据，脚本和我所做工作的解释。
我会错过JMP中的某些内容吗？
我的想法正确吗？
我做了正确的步骤和计算吗？
我把它和日记一起寄了。
我得到了很多答案，特此进行汇编和评论。谢谢大家的贡献。
变异图/ EMS和混合模型平台
这两个平台都提供了计算我感兴趣的（平均）方差的选项，但是没有选择在组之间运行F检验。对于所有平台，您都使用原始的测定数据集。在“可变性/属性量表”中，将“方法”设置为X，分组，将“ ID”设置为部件，将样品ID设置为“嵌套”。选项“方差测试的异构性”执行所需的计算。平方标准偏差提供了我使用Summary函数计算出的F统计量。同样，具有“嵌套”模型的EMS平台会查看ID和方法的整体影响，并比较测量值的变化而不是变化的变化。混合模型以“方法”为固定效应，以“重复”为代表，“不等方差”为结构，以“ ID”为随机效应，以“无截距”在“重复效应协方差参数估计”轮廓中给出相同的结果。同样，（均值）方差不能相互检验。
按X拟合Y
该平台将每种方法的所有测量结果放入一个存储桶中。因此，均方差检验基于一种方法中所有测量值与它们各自的均值的平方偏差，而我对与各个检验的均值（每个ID）的平方偏差感兴趣。我可以将ID作为分组变量运行，但随后我将无法获得有关这两种方法之间差异的任何信息。
方法比较插件
https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Method-Comparison/ta-p/21520
此插件将以前已经讨论过的某些方面与需要数据的结构与可用结构不同的其他方面组合在一起。
结论
从方法论的角度来看，客户想要分析数据的方式没有错。我进行计算的方式也是正确的。这样的分析仍然存在一些弱点，但这是另一个讨论。
伯恩德
我想根据您对客户要求的陈述提供不同的观点：“一种方法的三个重复的方差是否大于另一种方法的重复？”和“目标是测试方差的两个分布” 。”如果是这样，则您可以在汇总的摘要表的“差异”列上以“ X拟合Y”执行“ Fit Y by X的Kolmogorov-Smirnov测试”。 KS是连续变量的两个经验分布是否相等的非参数检验。在这种情况下连续 variable是方差，您想通过Method比较两个方差样本。
