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産業問題解決のための統計的思考
このビデオでは、ファイルを使用して2標本のt検定を実行する方法を学習します。破壊強度.jmp 。
このシナリオでは、対象となる特性は、パーツの破壊強度（ksi（1平方インチあたりのキロ））です。 パーツは通常、マテリアル1を使用して作成されますが、マテリアル2を使用して作成することもできます。 各材料からランダムに選択された10個の部品の破壊強度を測定しました。 2つの材料を使用して作成された部品の平均破壊強度が、平均が等しくないという代替案に対して同じであるという帰無仮説を検定する必要があります。
このテストを実行するには、[分析]メニューから[YxXに合わせる]を選択します。 YとしてStrengthを選択し、X、FactorとしてMaterialを選択します。
ダイアログボックスの下隅にあるキーは、JMPが一元配置分散分析を実行することを示しています。 一元配置分散分析は、連続応答変数とカテゴリ因子または入力変数を選択するときに使用されます。
JMPは、強度と材料の散布図を作成します。 個々の観測をよりよく見るために、赤い三角形から[表示オプション]を選択し、次に[点のジッター]を選択します。
2つの材料のデータの広がりは類似しているため、プールされた2標本t検定を実行します。 これを行うには、手段/分散分析/プールされたt赤い三角形から。
JMPはグラフに平均ひし形を追加し、統計出力のいくつかのテーブルを生成します。
平均ダイヤモンドは、各材料の平均強度の95％信頼区間です。 これらのダイヤモンドが重なっていないことがわかります。 これは、平均が大幅に異なることを示しています。
プールされたt検定での統計出力を調べてみましょう。
材料2と材料1の平均強度の差は25.5ksiです。
曲線を使用すると、この差は、仮定されたゼロの差に比べて極端であることがわかります。
また、真の差の95％信頼区間にゼロが含まれないこともわかります。
正式なテストでは、p値を調べます。 p値は非常に低く、平均の差が有意であることを示しています。
これらの情報をすべて見る必要はありませんが、すべて同じ結論につながります。2つの材料を使用して作成された部品の強度には大きな違いがあります。
分布の広がりが大きく異なる場合は、プールされたバージョンではなく、プールされていない2標本のt検定を実行する必要があります。 結果を比較できるように、このテストを実行します。
これを行うには、赤い三角形からt検定を選択します。
この例では、プールされていないバージョンとプールされているバージョンのテストで同じ結論が得られます。2つの材料の平均には大きな違いがあります。
分散が等しいことをテストすることに興味がある場合は、いくつかの等しくない分散テストを実行できることに注意してください。 これを行うには、赤い三角形のメニューから[不等分散]を選択します。
2つのグループを比較しているため、JMPは5つの不等分散テストを実行します。 これらの各テストのp値は有意水準0.05より大きいため、分散が等しくないという証拠はありません。
