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工业问题解决的统计思维
在本视频中，您将学习如何使用该文件进行双样本 t 检验断裂强度.jmp .
在这种情况下，感兴趣的特征是零件的断裂强度，单位为 ksi（千克每平方英寸）。 零件通常使用材料 1 制造，但也可以使用材料 2 制造。 您已经测量了由每种材料制成的 10 个随机选择的零件的断裂强度。 您想要检验零假设，即使用两种材料制成的零件的平均断裂强度相同，而平均值不相等。
要进行此测试，我们从“分析”菜单中选择“用 X 拟合 Y”。 我们选择强度作为 Y，响应，材料作为 X，因子。
对话框底角的键告诉我们 JMP 将进行单向分析。 当您选择连续响应变量和分类因子或输入变量时，将使用单向分析。
JMP 生成强度与材料的散点图。 为了更好地查看单个观察结果，我们从红色三角形中选择“显示选项”，然后选择“抖动点”。
两种材料的数据分布相似，因此我们运行合并的双样本 t 检验。 为此，我们选择均值/方差分析/合并 t从红色三角形。
JMP 将平均菱形添加到图表中并生成多个统计输出表。
平均钻石是每种材料平均强度的 95% 置信区间。 我们可以看到这些钻石不重叠。 这表明手段明显不同。
让我们检查一下 Pooled t Test 下的统计输出。
材料 2 和材料 1 之间的平均强度差异为 25.5 ksi。
使用曲线，您可以看到这种差异相对于假设的差异为零是极端的。
您还可以看到，零并不落在真实差异的 95% 置信区间内。
对于正式测试，我们查看 p 值。 p 值极低，表明均值差异显着。
您不需要查看所有这些信息，但它们都得出相同的结论：使用两种材料制成的零件的强度存在显着差异。
如果分布的分布差异很大，则应运行未合并的两样本 t 检验而不是合并版本。 我们将运行此测试，以便我们可以比较结果。
为此，我们从红色三角形中选择 t 检验。
对于此示例，测试的未合并和合并版本得出相同的结论：两种材料的均值存在显着差异。
请注意，如果您有兴趣测试方差是否相等，则可以运行多个不等方差测试。 为此，我们从红色小三角菜单中选择不等方差。
因为我们要比较两组，所以 JMP 会进行五次不等方差检验。 这些检验中的每一个的 p 值都大于显着性水平 0.05，因此我们没有证据表明方差不相等。
