t-test per i risultati combinati di due testHo ricevuto oggi la seguente e-mail da un cliente.Per favore fatemi sapere se avete qualche idea.
Ho un problema in cui ho due test che stiamo eseguendo e li stiamo combinando in un'unica metrica e vogliamo confrontare due pneumatici per vedere se sono diversi.
Abbiamo misurazioni di Na da ogni test per il pneumatico a e misurazioni di Nb da ogni test per il pneumatico b
m1 è la media del test 1 e m2 è la media del test 2 e s1 è la deviazione standard del test 1 e s2 è la deviazione standard del test 2
La metrica combinata per ogni pneumatico viene calcolata con una semplice equazione lineare.
F (X,Y)=a*m1+b+c*m2+d dove a, b, c, d sono costanti.
Ho stimato che la deviazione standard della mietitrebbia sarebbe
Se i due test sono indipendenti, posso assumere s12 = 0 e la formula potrebbe essere ulteriormente semplificata.
Vogliamo fare un t-test tra f(x,y) su due pneumatici diversi.
Stavo pensando di poter calcolare manualmente sf da ciascuna delle misurazioni e dell'equazione sopra per ogni pneumatico.
Quindi potrei stimare l'errore standard della differenza
Quindi genera la statistica del test come differenza di fa e fb divisa per l'errore standard della differenza
Quindi osserva il valore t critico per a=0.05 e df = Na+Nb-2 e determina se i due valori erano uguali o meno in base all'intervallo di confidenza del 95%.
Mi chiedo se c'è un modo per farlo in SAS JMP invece di doverlo fare manualmente?
Re: t-test per i risultati combinati di due testCiao @andreacoombs1 ,
Quindi hanno la colonna 1 è il tipo di pneumatico (a o b) la colonna 2 è il test 1 e la colonna 3 è il test 2? Ogni riga è una misura per ogni pneumatico (a o b) per ciascuno dei due test?
Corretta?
Re: t-test per i risultati combinati di due test@Chris_Kirchberg Corretto sulle colonne, ma ogni riga è per un pneumatico e Test 1 o Test .Hanno 38 righe: 18 risultati per il test 1 e 20 risultati per il test 2.
Re: t-test per i risultati combinati di due testAh, quando ho risposto la pagina non si è aggiornata per mostrare i set di dati, ora li vedo. I dati sembrano un po' incasinati. Sembra che non eseguano entrambi i test sullo stesso pneumatico. Non credo che quello che stanno cercando di fare sia valido.
potrebbero semplicemente creare formule di colonna per il secondo set di dati (ExampleDataSetMetric). Ma penso che sarebbe meglio se non provassero a combinare le due risposte e poi facessero un t-test. Sarebbe meglio farli separati anche se sono indipendenti o dipendenti. Possono combinare i valori p in un'unica probabilità e usarla invece se stanno cercando di vedere se c'è una differenza complessiva.
Forse i nostri statistici locali possono intervenire su questo.
Re: t-test per i risultati combinati di due testEntrambi i test sono distruttivi, quindi ognuno viene eseguito su un nuovo pneumatico. Combinano i risultati dei due test perché entrambi i test forniscono due aspetti a un tipo di durata.
Re: t-test per i risultati combinati di due testNon credo che ci sia un modo diretto per fare questo tipo di test di ipotesi statistica senza alcuni script.Tuttavia, la mia ipotesi è che i coefficienti a,b,c,d nell'equazione f(x,y) abbiano lo scopo di portare le misurazioni X e Y (Test 1 e Test 2) sulla stessa posizione e scala relative.Vedere la tabella allegata in cui ho calcolato un test 1 riscalato e un test 2 riscalato. Se le due misurazioni hanno un errore relativo simile (deviazione standard relativa), ciò significherebbe che ti aspetteresti che i risultati del Test 1 e del Test 2 riscalati provengano dal stessa distribuzione.E se ciò è vero, combinando i risultati del Test1 e del Test 2 riscalati insieme in un'unica colonna, puoi quindi eseguire un test T sui risultati riscalati combinati.Partendo dal presupposto che le deviazioni standard dei risultati riscalati siano le stesse, la deviazione standard aggregata e il grado di libertà per i risultati del test riscalati dovrebbero essere gli stessi che se si utilizzasse la stima della deviazione standard delle medie trasformate.
Re: t-test per i risultati combinati di due testHanno bisogno di un test o hanno bisogno di risolvere un problema?L'analisi di GB mostra che gli pneumatici differiscono nel test 1 ma sono relativamente simili nel test 2.
