两个测试组合的结果的 t 检验我今天收到了一位客户的以下电子邮件。如果您有任何想法，请告诉我。
我有一个问题，我有两个正在运行的测试，我们将它们组合成一个指标，我们想比较两个轮胎，看看它们是否不同。
我们有来自轮胎 a 的每次测试的 Na 测量值和来自轮胎 b 的每次测试的 Nb 测量值
m1 是测试 1 的平均值，m2 是测试 2 的平均值，s1 是测试 1 的标准偏差，s2 是测试 2 的标准偏差
每个轮胎的组合指标使用简单的线性方程计算。
F (X,Y)=a*m1+b+c*m2+d 其中 a、b、c、d 是常数。
我估计组合标准偏差将是
如果这两个测试是独立的，那么我可以假设 s12 = 0 并且公式可以进一步简化。
我们想在两个不同轮胎上的 f(x,y) 之间进行 t 检验。
我想我可以根据每个轮胎的每个测量值和方程手动计算 sf。
然后我可以估计差异的标准误差
然后生成测试统计量作为 fa 和 fb 的差异除以差异的标准误差
然后查看 a=0.05 和 df = Na+Nb-2 的临界 t 值，并根据 95% 置信区间确定这两个值是否相同。
我想知道是否有办法在 SAS JMP 中执行此操作而不必手动执行此操作？
回复： t 检验对两个测试组合的结果你好@andreacoombs1 ,
所以他们有第 1 列是轮胎类型（a 或 b）第 2 列是测试 1，第 3 列是测试 2？ 每行是两个测试中每一个的每个轮胎（a 或 b）的测量值？
正确的？
回复： t 检验对两个测试组合的结果@Chris_Kirchberg在列上更正，但每一行都用于轮胎和 Test 1 或 Test 。它们恰好有 38 行 - 测试 1 的 18 个结果和测试 2 的 20 个结果。
回复： t 检验对两个测试组合的结果哈，当我响应页面没有刷新以显示数据集时，现在我看到了它们。 数据好像有点乱。 看起来他们没有对同一个轮胎进行两次测试。 我不认为他们试图做的事情是有效的。
他们可以为第二个数据集（ExampleDataSetMetric）制作列公式。 但是认为如果他们不尝试将两个响应结合起来然后进行 t 检验会更好。 即使它们是独立的或依赖的，也最好将它们分开。 他们可以将 p 值组合成单个概率，并在他们试图查看是否存在整体差异时使用该概率。
也许我们当地的统计人员可以对此发表意见。
回复： t 检验对两个测试组合的结果这两项测试都是破坏性的，因此每项测试都是在新轮胎上进行的。 他们将两个测试的结果结合起来，因为这两个测试都提供了一种耐久性的两个方面。
回复： t 检验对两个测试组合的结果我不相信有一种直接的方法可以在没有脚本的情况下进行这种统计假设检验。但是，我的猜测是 f(x,y) 方程中的 a,b,c,d 系数旨在将测量值 X 和 Y（测试 1 和测试 2）置于相同的相对位置和比例上。请参阅附表，其中我计算了重新调整的测试 1 和重新调整的测试 2。如果两个测量具有相似的相对误差（相对标准偏差），那么这意味着您会期望重新调整的测试 1 和测试 2 结果来自相同的分布。如果这是真的，那么将重新调整的 Test1 和 Test 2 结果合并到一列中，然后您可以对合并的重新调整结果进行 T 检验。在重新调整结果的标准差相同的假设下，重新调整后的测试结果的合并标准差和自由度应该与使用转换均值标准差的估计值相同。
回复： t 检验对两个测试组合的结果他们需要测试还是需要解决问题？GB 的分析表明，轮胎在测试 1 中有所不同，但在测试 2 中相对相似。
