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工業問題解決的統計思維
在本視頻中，您將學習如何使用該文件進行雙樣本 t 檢驗斷裂強度.jmp .
在這種情況下，感興趣的特徵是零件的斷裂強度，單位為 ksi（千克每平方英寸）。 零件通常使用材料 1 製造，但也可以使用材料 2 製造。 您已經測量了由每種材料製成的 10 個隨機選擇的零件的斷裂強度。 您想要檢驗零假設，即使用兩種材料製成的零件的平均斷裂強度相同，而平均值不相等。
要進行此測試，我們從“分析”菜單中選擇“用 X 擬合 Y”。 我們選擇強度作為 Y，響應，材料作為 X，因子。
對話框底角的鍵告訴我們 JMP 將進行單向分析。 當您選擇連續響應變量和分類因子或輸入變量時，將使用單向分析。
JMP 生成強度與材料的散點圖。 為了更好地查看單個觀察結果，我們從紅色三角形中選擇“顯示選項”，然後選擇“抖動點”。
兩種材料的數據分佈相似，因此我們運行合併的雙樣本 t 檢驗。 為此，我們選擇均值/方差分析/合併 t從紅色三角形。
JMP 將平均菱形添加到圖表中並生成多個統計輸出表。
平均鑽石是每種材料平均強度的 95% 置信區間。 我們可以看到這些鑽石沒有重疊。 這表明手段明顯不同。
讓我們檢查一下 Pooled t Test 下的統計輸出。
材料 2 和材料 1 之間的平均強度差異為 25.5 ksi。
使用曲線，您可以看到這種差異相對於假設的差異為零是極端的。
您還可以看到，零並不落在真實差異的 95% 置信區間內。
對於正式測試，我們查看 p 值。 p 值極低，表明均值差異顯著。
您不需要查看所有這些信息，但它們都得出相同的結論：使用兩種材料製成的零件的強度存在顯著差異。
如果分佈的分佈差異很大，則應運行未合併的兩樣本 t 檢驗而不是合併版本。 我們將運行此測試，以便我們可以比較結果。
為此，我們從紅色三角形中選擇 t 檢驗。
對於此示例，測試的未合併和合併版本得出相同的結論：兩種材料的均值存在顯著差異。
請注意，如果您有興趣測試方差是否相等，則可以運行多個不等方差測試。 為此，我們從紅色小三角菜單中選擇不等方差。
因為我們要比較兩組，所以 JMP 會進行五次不等方差檢驗。 這些檢驗中的每一個的 p 值都大於顯著性水平 0.05，因此我們沒有證據表明方差不相等。
