兩個測試組合的結果的 t 檢驗我今天收到了一位客戶的以下電子郵件。如果您有任何想法，請告訴我。
我有一個問題，我有兩個正在運行的測試，我們將它們組合成一個指標，我們想比較兩個輪胎，看看它們是否不同。
我們有來自輪胎 a 的每次測試的 Na 測量值和來自輪胎 b 的每次測試的 Nb 測量值
m1 是測試 1 的平均值，m2 是測試 2 的平均值，s1 是測試 1 的標準偏差，s2 是測試 2 的標準偏差
每個輪胎的組合指標使用簡單的線性方程計算。
F (X,Y)=a*m1+b+c*m2+d 其中 a、b、c、d 是常數。
我估計組合標準偏差將是
如果這兩個測試是獨立的，那麼我可以假設 s12 = 0 並且公式可以進一步簡化。
我們想在兩個不同輪胎上的 f(x,y) 之間進行 t 檢驗。
我想我可以根據每個輪胎的每個測量值和方程手動計算 sf。
然後我可以估計差異的標準誤差
然後生成測試統計量作為 fa 和 fb 的差異除以差異的標準誤差
然後查看 a=0.05 和 df = Na+Nb-2 的臨界 t 值，並根據 95% 置信區間確定這兩個值是否相同。
我想知道是否有辦法在 SAS JMP 中執行此操作而不必手動執行此操作？
回复： t 檢驗對兩個測試組合的結果你好@andreacoombs1 ,
所以他們有第 1 列是輪胎類型（a 或 b）第 2 列是測試 1，第 3 列是測試 2？ 每行是兩個測試中每一個的每個輪胎（a 或 b）的測量值？
正確的？
回复： t 檢驗對兩個測試組合的結果@Chris_Kirchberg在列上正確，但每一行都用於輪胎和 Test 1 或 Test 。它們恰好有 38 行 - 測試 1 的 18 個結果和測試 2 的 20 個結果。
回复： t 檢驗對兩個測試組合的結果哈，當我響應頁面沒有刷新以顯示數據集時，現在我看到了它們。 數據好像有點亂。 看起來他們沒有對同一個輪胎進行兩次測試。 我不認為他們試圖做的事情是有效的。
他們可以為第二個數據集（ExampleDataSetMetric）製作列公式。 但是認為如果他們不嘗試將兩個響應結合起來然後進行 t 檢驗會更好。 即使它們是獨立的或依賴的，也最好將它們分開。 他們可以將 p 值組合成一個單一的概率，並在他們試圖查看是否存在整體差異時使用它。
也許我們當地的統計人員可以對此發表意見。
回复： t 檢驗對兩個測試組合的結果這兩項測試都是破壞性的，因此每項測試都是在新輪胎上進行的。 他們將兩個測試的結果結合起來，因為這兩個測試都提供了一種耐久性的兩個方面。
回复： t 檢驗對兩個測試組合的結果我不相信有一種直接的方法可以在沒有腳本的情況下進行這種統計假設檢驗。但是，我的猜測是 f(x,y) 方程中的 a,b,c,d 係數旨在將測量值 X 和 Y（測試 1 和測試 2）置於相同的相對位置和比例上。請參閱附表，其中我計算了重新調整的測試 1 和重新調整的測試 2。如果兩個測量具有相似的相對誤差（相對標準偏差），那麼這意味著您會期望重新調整的測試 1 和測試 2 結果來自相同的分佈。如果這是真的，那麼將重新調整的 Test1 和 Test 2 結果合併到一列中，然後您可以對合併的重新調整結果進行 T 檢驗。在重新調整結果的標準差相同的假設下，重新調整後的測試結果的合併標準差和自由度應該與使用轉換均值標準差的估計值相同。
回复： t 檢驗對兩個測試組合的結果他們需要測試還是需要解決問題？GB 的分析表明，輪胎在測試 1 中有所不同，但在測試 2 中相對相似。
