<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />동료와 저는 Categorical에서이 흥미로운 행동을 발견했습니다. 나는 무슨 일이 일어나고 있는지 알고 있다고 생각하지만 여기 사용자에게는 반 직관적입니다.
다음에서 관심있는 비교는 B 열과 E 열이지만 전체 데이터 세트에는 총 16 개의 제품이 포함됩니다. 16 개 제품을 모두 함께 살펴보면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다 (참고 B 대 E에는 작은 e가 있으므로 알파 = 0.10에서 중요 함).
그런 다음 로컬 데이터 필터를 사용하여 관심있는 두 제품 (B 및 E) 만 가져 오면 다음과 같은 결과가 나타납니다.
같은 의미, 같은 표준. devs., 그러나 이제 Compare Means에는 소문자 e 대신 알파 = 0.05에서 유의성을 나타내는 대문자 E가 있습니다.
대소 문자가 변경 될 것으로 예상하지 않습니다. 당연히 전체 16 개 제품보기에는 여러 비교 고려 사항과 기타 문제가 있습니다. 동시에, 특히 L부터 P까지의 제품 (표시되지 않음)의 더 큰 분산을 포함하면 t 통계가 수축되고 유의성이 손실됩니다. 부분적으로 L부터 P는 점수가 더 낮고 결과적으로 더 높은 점수를 갖는 열등한 제품이기 때문입니다. 표준 편차.
표준 편차 풀링을 해제 할 수있는 옵션을 가질 수 있습니까?
감사,
남자 이름
예, JMP가 일련의 2- 표본 t- 검정을 수행하는 대신 표준 편차의 합동 추정치를 사용하는 것처럼 보입니다. 나는 그것이 2- 표본 t- 검정을하고 있다는 인상을 받았다 (따라서 풀링 된 sd를하지 않는다).도움말 파일은 2 개의 샘플 t- 테스트를 수행하고 있다고 믿게 만들 것입니다. 아래 나열된 도움말에서 여러 비교가 의미하는 바를 더 잘 이해하고 싶습니다.
JMP의 도움말
평균 점수 비교
표본 수준 그룹의 평균 점수를 비교하여 어떤 그룹이 유의하게 다른지 보여줍니다. 쌍대 다중 비교 Student 's t test는 지정된 비교 그룹을 기반으로 평균 점수 비교에 사용됩니다. 문자 코드에 대한 자세한 내용은 "문자와 비교" . 비교 그룹 지정에 대한 자세한 내용은 " 비교 그룹 지정 " .
