t-test per i risultati combinati di due testOggi ho ricevuto 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 una metrica e vogliamo confrontare due pneumatici per vedere se sono diversi.
Abbiamo misurazioni di Na da ciascun test per il pneumatico a e misurazioni di Nb da ciascun 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 è 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 allora 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 esiste un modo per farlo in SAS JMP invece di doverlo fare manualmente?
Ri: test t per i risultati combinati di due testGrazie @Mark_Bailey .Chiederò loro e invierò loro la documentazione sui contrasti.
Ri: test t per i risultati combinati di due testLo sospetto @Chris_Kirchberg potrebbe essere giusto (non valido) ma hanno provato a usare i contrasti?
Ri: test t per i risultati combinati di due test@karencopeland Grazie per la tua spiegazione.Totalmente d'accordo sul fatto che a volte scendiamo nella tana del coniglio su una soluzione e un passo indietro alla dichiarazione del problema originale può scoprire una soluzione più semplice.
Ri: test t per i risultati combinati di due testPenso che tu abbia una soluzione al loro desiderio di combinare entrambi i test in un'unica metrica da cui possono prendere una decisione "in bianco e nero". Lo capisco per i test di routine e poiché questa è routine, possiamo supporre che comprendano le 2 metriche che entrano in quella.Stavo sottolineando che a volte le persone vengono coinvolte nei metodi quando dovrebbero risolvere i problemi, e talvolta le soluzioni non sono così complicate ... ma possiamo andare con questo è un test di routine, quindi hanno bisogno di un modo ripetibile in bianco e nero per prendere decisioni.
Ri: test t per i risultati combinati di due testGrazie, stavo per indovinare che devono essere test distruttivi.
Penso che l'approccio di Sam sia probabilmente la strada da percorrere.Mi ricorda l'espressione genica. per rendere i geni comparabili tra gli individui, è necessario ridimensionarli ma di solito non sono combinati. Penserei che eseguire il ridimensionamento sui dati originali e non sui mezzi sarebbe più appropriato per creare un singolo valore.Un altro pensiero è che questo è come quello che viene fatto nel monitoraggio basato sul rischio per JMP Clinical, una media ponderata per creare un singolo punteggio per la segnalazione o la valutazione del rischio.
Sembra che questo sia l'approccio che vogliono adottare. ma poi prova la differenza nei punteggi scalati (e forse centrati).
Ri: test t per i risultati combinati di due test@SamGardner Grazie per questa prospettiva, ha perfettamente senso.Lo condividerò come opzione, insieme all'opzione per scrivere i calcoli.
@karencopeland Domanda interessante sul fatto che abbiano bisogno di un test o di risolvere un problema.Puoi approfondire la distinzione tra i due?A quanto ho capito, questo è un test che fanno regolarmente.I due test rappresentano aspetti diversi dello stesso attributo (durata) e richiedono una metrica che combini i due.
Ri: test t per i risultati combinati di due testHanno bisogno di un test o devono risolvere un problema?L'analisi di GB mostra che gli pneumatici differiscono nel test 1 ma sono relativamente simili nel test 2.
Ri: test t per i risultati combinati di due testNon credo che esista un modo diretto per eseguire questo tipo di test di ipotesi statistiche 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) nella stessa posizione relativa e scala.Vedi 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 questo è vero, combinando i risultati di Test1 e Test 2 riscalati insieme in una 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 come se si utilizzasse la stima della deviazione standard delle medie trasformate.
Ri: test t 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 per un tipo di durabilità.
Ri: test t 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 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.
Ri: test t per i risultati combinati di due test@Chris_Kirchberg Corretto sulle colonne, ma ogni riga è per uno pneumatico e Test 1 o Test .Capita di avere 38 righe - 18 risultati per il Test 1 e 20 risultati per il Test 2.
Ri: test t per i risultati combinati di due testCiao @andreacombs1 ,
Quindi hanno la colonna 1 è il tipo di pneumatico (aob) 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?
