將測量誤差納入 Dunnetts 分析我想開始將測量誤差納入我的 Dunnetts 分析中。我在下面附加了一個文件，其中有兩個變量，我試圖確定它們是否不同。兩個變數均測試 3 次，每個測試測量 3 次。由於我試圖確定過去的變數是否不同，因此我總是對所有 3 個測量值進行平均，並用作鄧尼茨分析中每個測試的值。然而，我很想知道是否有一種方法可以將測量中的誤差納入我的分析中。另外，我希望得到有關如何為自己執行此操作的說明，因為我將來會經常進行此類分析。謝謝。
進階統計建模資料存取資料混合與清理回覆：將測量誤差納入 Dunnetts 分析中感謝斯塔曼的回覆。我將開始嘗試對我的價值觀進行一些統計分析。但看起來我可能想研究一下清理我價值觀中的可變性。
回覆：將測量誤差納入 Dunnetts 分析中以下是我對您的情況的一些想法，意識到您沒有提供足夠的細節來確定。 我不知道什麼是“測試”？ 你的書房是交叉的、嵌套的。 含義測試和變數是交叉的，並且測量值嵌套在其中。 由於每個測試都有多個測量值，因此測量精度的重複性會與測試內的變異混淆。 首先，您需要確定測量的重複性是否一致。 這可以使用範圍圖來完成。 此外，使用範圍圖可以讓您了解測量系統辨別力（也稱為有效解析度）。 該指南要求至少有 5 個測量單位位於範圍圖的控制上限之內。 你的例子接近可接受的極限。
如果精度重複性一致且具有足夠的辨別力，您可以對這些值進行平均以減少誤差。
如果您喜歡定量方法，您可以獲得研究的變異數分量（分析>品質和過程>變異性/屬性量規圖）。 將 Y 放入 Y、反應框中，並將採樣樹的各層從變數/測試/測量開始。 選擇交叉然後嵌套在模型類型中。
使用嵌套到變異性計量器的紅色三角形，選擇變異數分量。
MSA 和 MSE 是測量系統分析或評估的縮寫（另請參見 EMP）。 這些首字母縮寫通常與 Wheeler 的工作相關，是傳統量規 R&R 研究的建議替代方案。 看這裡：
https://www.jmp.com/en_us/whitepapers/jmp/emp-management-systems-analysis.html
https://community.jmp.com/t5/Tutorials/Evaluating-amp-Monitoring-Your-Process-Using-MSA-and-SPC/ta-p/277447
回覆：將測量誤差納入 Dunnetts 分析中嗨格奧爾格，
抱歉回覆延遲。您提到進行 MSA。那是什麼？我以前沒聽過這個詞。
您所建議的是我嘗試進行此分析的方法之一。但我遇到的問題是，它為我的實驗帶來了比實際上更多的力量。我的實驗是觀察變數是否不同。為了確定這是否屬實，我做了 3 次測試。所以我的每個變數的n=3。但是，如果我採用所有測量值，JMP 就會像我的 n=9 一樣分析數據，但事實並非如此。不幸的是，我無法修復測量中的固有誤差。從這個角度來看，是否可以使用我所有的測量點，然後手動更改n變數？
回覆：將測量誤差納入 Dunnetts 分析中不確定我的理解是否正確，
但如果您採用原始資料進行分析，您將在分析結果中看到錯誤。 所以我會取得原始數據。
分析會告訴您，與您想要偵測的變數之間的差異相比，誤差是否很大。
但當然您需要關心測量，它需要足夠精確才能檢測到您需要檢測的差異。
這就是為什麼您可能需要在開始實際測量之前進行 MSA 的原因。
