안녕
R을 사용하여 풀링/풀링되지 않은(Welch) 젖소 품종의 착유 기간 아래 요약에 대한 적절한 두 개의 샘플 t 절차는 무엇입니까?
프리지아 소 Xbar=342.5 S1=10.2 n1=126
저지 소 Xbar =348.6 S2=12.2 n2=39
µ1-µ2에 대한 95% 신뢰구간 구성
간격에 대한 적절한 해석 제공
감사해요
@알마1 , 나는 당신이 어떤 데이터를 가지고 있는지 모릅니다. 예가 도움이 될 것입니다.
아래 스크립트(실행할 때)에서 데이터 세트와 t-테스트가 모두 수행되어 다른 결과를 제공하는 것을 볼 수 있습니다.
일반적으로 통계 테스트에는 전제 조건이 있으며 t- 테스트는 데이터 세트의 정규 분포를 가정합니다.
합동 t-테스트는 등분산을 가정합니다.
t-test는 다른 분산에서도 작동합니다.
이것은 평균과 분산으로 작동하기 때문이며 두 숫자가 데이터를 올바르게 나타내지 않으면 방법이 작동하지 않습니다.
t-테스트를 수행했는데 가정이 유효하지 않으면 결과를 신뢰할 수 없습니다.
아래 예에서 두 t-테스트에 대해 서로 다른 결과를 볼 수 있지만 이 경우에도 정규 분포가 유효하지 않다는 점에 유의하십시오.
이 결과는 문서에서도 찾을 수 있으며 STIPS가 이 내용을 이해하는 데 꽤 좋은 교육이라는 것을 알았습니다.
Names Default To Here( 1 );
cdt = Open( "$SAMPLE_DATA\companies.jmp" );
cdt << Oneway(
Y( :Name( "Profits ($M)" ) ),
X( :Type ),
Means( 1 ),
t Test( 1 ),
Mean Diamonds( 1 ),
SendToReport(
Dispatch( {"Oneway Anova"}, "Summary of Fit", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
Dispatch( {"Oneway Anova"}, "Analysis of Variance", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
Dispatch( {"Oneway Anova"}, "Means for Oneway Anova", OutlineBox, {Close( 1 )} )
)
);
@알마1 쓴 :
그건 그렇고 jmp 배경은 R입니다.
여기서 무슨 생각을 하는지 정확히 모르겠지만 JMP는 R에 대한 배경 지식이 없습니다.
JMP는 SAS의 제품입니다. 우리가 단독으로 개발했습니다.
있다 JSL을 통한 R과의 통합 , R을 호출하고 R 코드를 제출하는 기능을 제공하지만 이것이 JMP와 R 사이의 유일한 연관입니다.
안돼! 그것은 숙제가 아닙니다. 우리는 연구를 수행하고 있는데 풀링/풀링되지 않은 테스트를 사용할지 여부를 몰랐습니다. 아이디어를 묻는 것이 잘못된 이유는 무엇입니까? 원하는 경우 응답하지 않아도 됩니다.
@알마1 보라
도움말 -> 샘플 데이터 -> 계산기 -> 두 가지 수단에 대한 가설 검정
워크플로우를 따르십시오(또는 아래 스크립트를 실행하십시오).
학습 목적으로 요약 통계에서 데이터 테이블을 구성하고 메뉴 분석 -> Fit y by x에서 t-테스트를 수행하고 JMP가 제공하는 설명을 읽어볼 것을 권장합니다.
Names default to here(1);
open("$SAMPLE_SCRIPTS\Calculators\TestTwoSampleMeans.jsl");