2 つの検定を組み合わせた結果の t 検定本日、お客様から以下のメールを頂きました。ご意見がありましたらお知らせください。
実行中の 2 つのテストがあり、それらを 1 つのメトリックに結合し、2 つのタイヤを比較してそれらが異なるかどうかを確認したいという問題があります。
タイヤ a の各テストの Na 測定値と、タイヤ b の各テストの Nb 測定値があります。
m1 はテスト 1 の平均、m2 はテスト 2 の平均、s1 はテスト 1 の標準偏差、s2 はテスト 2 の標準偏差
各タイヤの組み合わせメトリックは、単純な線形方程式で計算されます。
へ(X,Y)=a*m1+b+c*m2+d ここで、a、b、c、d は定数です。
コンバインの標準偏差は
2 つのテストが独立している場合、s12 = 0 と仮定でき、式はさらに単純化できます。
2 つの異なるタイヤの f(x,y) の間で t 検定を実行します。
各タイヤの上記の各測定値と方程式から sf を手動で計算できると考えていました。
次に、差の標準誤差を推定できました
次に、fa と fb の差を差の標準誤差で割った検定統計量を生成します。
次に、a=0.05 と df = Na+Nb-2 の臨界 t 値を調べ、95% 信頼区間に基づいて 2 つの値が同じかどうかを判断します。
これを手動で行う代わりに、SAS JMP でこれを行う方法があるかどうか疑問に思っています。
Re: 2 つのテストを組み合わせた結果の t 検定ありがとう@マークベイリー.私は彼らに質問し、コントラストに関する文書を送ります。
Re: 2 つのテストを組み合わせた結果の t 検定私はそれを疑う@Chris_Kirchberg正しいかもしれませんが（有効ではありません）、コントラストを使用してみましたか？
Re: 2 つのテストを組み合わせた結果の t 検定@カレンコープランドご説明ありがとうございます。解決策についてウサギの穴を掘り下げることがあり、元の問題ステートメントに戻ると、より単純な解決策が明らかになる場合があることに完全に同意します。
Re: 2 つのテストを組み合わせた結果の t 検定両方のテストを 1 つの指標にまとめて、そこから「白黒」の決定を下せるようにしたいという彼らの願望に対する解決策があると思います。 私は定期的なテストについてそれを理解しています.私は指摘していたのですが、問題を解決しなければならないときに方法論にとらわれてしまうことがあり、解決策がそれほど複雑ではないこともあります....決定する。
Re: 2 つのテストを組み合わせた結果の t 検定ありがとう、私はそれらが破壊的なテストに違いないと推測するつもりでした。
サムのアプローチはおそらく進むべき道だと思います。遺伝子発現を思い出します。遺伝子を個人間で比較できるようにするには、それらをスケーリングする必要がありますが、通常は結合されません。 単一の値を作成するには、手段ではなく元のデータに対してスケーリングを実行する方が適切だと思います。もう 1 つの考えは、これは JMP Clinical のリスク ベース モニタリングで行われていることと似ているということです。リスクにフラグを付けたり評価したりするための単一のスコアを作成するための加重平均です。
これが彼らが取りたいアプローチのようです。ただし、スケーリングされた（おそらく中央に配置された）スコアの違いをテストします。
Re: 2 つのテストを組み合わせた結果の t 検定@サムガードナーこの視点をありがとう、完全に理にかなっています。これをオプションとして共有します-計算をスクリプト化するオプションとともに。
@カレンコープランドテストが必要か、問題を解決する必要があるかについての興味深い質問です。両者の違いについて詳しく教えていただけますか？私が理解しているように、これは彼らが日常的に行っているテストです。2 つのテストは、同じ属性 (耐久性) の異なる側面を表し、2 つを組み合わせた 1 つのメトリックが必要です。
Re: 2 つのテストを組み合わせた結果の t 検定テストが必要ですか、それとも問題を解決する必要がありますか?GB による分析では、テスト 1 ではタイヤが異なりますが、テスト 2 では比較的類似していることがわかります。
Re: 2 つのテストを組み合わせた結果の t 検定この種の統計的仮説検定をスクリプトなしで行う直接的な方法があるとは思えません。ただし、私の推測では、f(x,y) 式の a、b、c、d 係数は、測定値 X と Y (テスト 1 とテスト 2) を同じ相対的な位置と縮尺に合わせることを目的としています。再スケーリングされたテスト 1 と再スケーリングされたテスト 2 を計算した添付の表を参照してください。同じ配布。そうであれば、再スケーリングされた Test1 と Test 2 の結果を 1 つの列に結合し、結合された再スケーリングされた結果に対して T 検定を実行できます。再スケーリングされた結果の標準偏差が同じであるという仮定の下では、再スケーリングされたテスト結果のプールされた標準偏差と自由度は、変換された平均の標準偏差の推定値を使用した場合と同じになります。
Re: 2 つのテストを組み合わせた結果の t 検定どちらのテストも破壊的であるため、それぞれが新しいタイヤで行われます。 どちらのテストも 1 つのタイプの耐久性に 2 つの側面を提供するため、2 つのテストの結果を組み合わせます。
Re: 2 つのテストを組み合わせた結果の t 検定回答したとき、ページが更新されずにデータ セットが表示されていましたが、今は表示されています。 少しデータが乱れているようです。 同じタイヤで両方のテストを行っていないようです。 彼らがやろうとしていることは有効ではないと思います。
2 番目のデータ セット (ExampleDataSetMetric) の列の数式を作成するだけです。 しかし、2 つの応答を組み合わせてから t 検定を実行しない方がよいと考えてください。 独立していても依存していても別々にやったほうがいいでしょう。 p 値を 1 つの確率に結合し、全体的な違いがあるかどうかを確認しようとしている場合は、代わりにそれを使用できます。
たぶん、私たちの地元の統計学者がこれに参加することができます.
Re: 2 つのテストを組み合わせた結果の t 検定@Chris_Kirchberg列は正しいですが、各行はタイヤと Test 1 または Test のいずれかです。たまたま 38 行 (テスト 1 で 18 の結果、テスト 2 で 20 の結果) があります。
Re: 2 つのテストを組み合わせた結果の t 検定やあ@andreacoombs1 、
列 1 はタイヤの種類 (a または b)、列 2 はテスト 1、列 3 はテスト 2 です。 各行は、2 つのテストのそれぞれについて、各タイヤ (a または b) の測定値ですか?
正しい？
