具有 3 个过程和多重响应的配对 T 检验大家好你们好，
我进行了一个实验，目的是比较三个不同的过程是否产生了相似的结果。 我在三个过程中的每一个上制作了 6 个不同的产品（具有不同的规格）（6 个产品 x 3 个过程 = 总共 18 个）。 此外，我至少有两个不同的响应要比较其输出。 我几乎可以肯定这些数据是成对的，但我不知道我是否可以在这些数据上运行成对的 T 检验或 Anova。
我的想法是从每个排列中减去差异，然后做一个方差分析。 或者，我也可以运行 3 个不同的配对 T 检验，但我不确定这是否是正确的方法。
谢谢您的帮助！
分析数据表回复：具有 3 个过程和多重响应的配对 T 检验哇！ 这些都是很棒的回复！ 非常感谢大家！
回复：具有 3 个过程和多重响应的配对 T 检验
我在数据表中附加了您的数据模型和一个表脚本以启动相应的 Oneway 平台。
回复：具有 3 个过程和多重响应的配对 T 检验我认为配对测试不合适。 你会如何配对观察？
您不应使用 ANOVA，因为它基于差异的假设检验。 您应该改为使用等效测试。 该测试在 Oneway 平台上可用。 每个产品都有自己的规格，必须单独测试。 对于这三个过程中的每个过程中的每个产品，您有多少次重复？
我模拟了你的情况：3 个过程，6 个产品，每个处理的样本量为 5。 Oneway 中的等效性检验为每个产品生成此报告，我对所有处理使用正态分布响应（平均值 50，标准差 5）和 5 的实际差异来说明这种方法。
回复：具有 3 个过程和多重响应的配对 T 检验你好@tnorthen ,
配对 t 检验是对块（产品）上的两种处理进行比较。 当有两个以上的处理时，这通常作为“随机块”设计运行和分析。 如果我正确理解您的问题，您的数据就是这种类型的设计。 这种类型的设计可以通过 X 拟合 Y 进行分析，其中产品作为区组因子，过程作为处理 (x) 因子。 如果 ANOVA 检验（治疗之间的比较大于预期的随机产品效应（治疗组内），则运行多重比较测试（我喜欢 Tukey-Kramer HSD）以估计/量化治疗中的差异。
这是一个高级描述，希望能为您提供一些调查线索。我附上了一个欺骗测试表。 该表嵌入了分析脚本。请注意，在生成数据的方式上，分析可能存在多种偏差。 例如，假设每个过程涉及不同的设备。 这就引出了一个问题，观察到的差异是由于工艺还是由于设备？ 如果使用相同的设备，流程是否以随机顺序运行在不同的产品上？无需赘述，流程顺序、交叉污染等可能会影响结果。如果可能的话，我建议在您的组织中找到可能熟悉这些方法的人，通过您的数据收集的分析和细节来工作。
