Gepaarter T-Test mit 3 Prozessen und MehrfachantwortHallo zusammen,
Ich habe ein Experiment durchgeführt, bei dem es darum ging, zu vergleichen, ob drei getrennte Prozesse zu ähnlichen Ergebnissen führten. Ich habe 6 verschiedene Produkte (mit unterschiedlichen Spezifikationen) für jeden der drei Prozesse hergestellt (6 Produkte x 3 Prozesse = 18 insgesamt). Außerdem habe ich mindestens zwei verschiedene Antworten, deren Ausgabe ich vergleichen möchte. Ich bin mir fast sicher, dass diese Daten gepaart sind, aber ich weiß nicht, ob ich einen gepaarten T-Test oder Anova auf diesen durchführen kann.
Eine Idee, die ich hatte, war, die Unterschiede von jeder Permutation zu subtrahieren und dann eine Anova zu machen. Alternativ könnte ich auch 3 verschiedene gepaarte T-Tests durchführen, aber ich bin mir nicht sicher, ob dies der richtige Weg ist.
Danke für die Hilfe!
AnalytikDatentabelleBetr.: Gepaarter T-Test mit 3 Prozessen und Multiple ResponseWow! Das sind fantastische Antworten! Vielen Dank an alle!
Betr.: Gepaarter T-Test mit 3 Prozessen und Multiple Response
Ich habe die Datentabelle mit dem Modell Ihrer Daten und einem Tabellenskript angehängt, um die entsprechende Oneway-Plattform zu starten.
Betr.: Gepaarter T-Test mit 3 Prozessen und Multiple ResponseIch halte einen gepaarten Test nicht für angemessen. Wie würden Sie Beobachtungen paaren?
Sie sollten ANOVA nicht verwenden, da es auf einem Hypothesentest für einen Unterschied basiert. Sie sollten stattdessen einen Äquivalenztest verwenden. Dieser Test ist auf der Oneway-Plattform verfügbar. Jedes Produkt mit seiner eigenen Spezifikation muss separat getestet werden. Wie viele Wiederholungen haben Sie für jedes Produkt aus jedem der drei Prozesse?
Ich habe Ihre Situation nachgebildet: 3 Prozesse, 6 Produkte und eine Stichprobengröße von 5 für jede Behandlung. Der Äquivalenztest in Oneway erstellt diesen Bericht für jedes Produkt. Ich habe eine normalverteilte Antwort (Mittelwert 50, Standardabweichung 5) für alle Behandlungen und eine praktische Differenz von 5 verwendet, um diesen Ansatz zu veranschaulichen.
Betr.: Gepaarter T-Test mit 3 Prozessen und Multiple ResponseHi @tnorthen ,
Ein gepaarter t-Test ist ein Vergleich von zwei Behandlungen an Blöcken (Produkten). Wenn es mehr als zwei Behandlungen gibt, wird dies typischerweise als "randomisiertes Block"-Design durchgeführt und analysiert. Wenn ich Ihre Frage richtig verstehe, handelt es sich bei Ihren Daten um diese Art von Design. Diese Art von Design kann mit Y nach X anpassen mit Produkt als Blockfaktor und Prozess als Behandlungsfaktor (x) analysiert werden. Wenn der ANOVA-Test (Vergleich zwischen Behandlungen größer ist als die erwarteten zufälligen Produkteffekte (innerhalb der Behandlungsgruppe)), wird ein multipler Vergleichstest (ich mag Tukey-Kramer HSD) durchgeführt, um die Unterschiede zwischen den Behandlungen abzuschätzen/quantifizieren.
Dies ist eine Beschreibung auf hoher Ebene, die Ihnen hoffentlich einige Hinweise zur Untersuchung gibt.Ich habe eine ausgetrickste Testtabelle angehängt. In die Tabelle ist das Analyseskript eingebettet.Beachten Sie, dass es viele Möglichkeiten gibt, wie die Analyse in der Art und Weise, wie die Daten generiert wurden, verzerrt werden kann. Nehmen wir zum Beispiel an, dass jeder Prozess eine andere Ausrüstung umfasst. Dies wirft die Frage auf, ob beobachtete Unterschiede prozess- oder gerätebedingt sind? Wenn die gleiche Ausrüstung verwendet wurde, wurden die Prozesse in zufälliger Reihenfolge über die verschiedenen Produkte hinweg durchgeführt?Ohne auf Details einzugehen, könnten Prozessreihenfolge, Kreuzkontamination usw. die Ergebnisse beeinflussen.Ich schlage vor, wenn möglich jemanden in Ihrer Organisation zu finden, der mit diesen Methoden vertraut sein könnte, um die Analysen und Details Ihrer Datenerfassung durchzuarbeiten.
