Test T apparié avec 3 processus et réponses multiplesSalut tout le monde,
J'ai mené une expérience dont le but était de comparer si trois processus distincts produisaient des résultats similaires. J'ai fabriqué 6 produits différents (avec des spécifications différentes) sur chacun des trois procédés (6 produits x 3 procédés = 18 au total). De plus, j'ai au moins deux réponses différentes dont je veux comparer la sortie. Je suis presque certain que ces données sont appariées, mais je ne sais pas si je peux exécuter un test T apparié ou Anova sur celles-ci.
L'idée que j'avais était de soustraire les différences de chaque permutation, puis de faire une Anova. Alternativement, je pourrais également exécuter 3 tests T appariés différents, mais je ne suis pas sûr que ce soit la bonne façon de le faire.
Merci pour l'aide!
AnalytiqueTableau de donnéesRe : Test T apparié avec 3 processus et réponses multiplesOuah! Ce sont des réponses fantastiques! Merci beaucoup à vous tous!
Re : Test T apparié avec 3 processus et réponses multiples
J'ai joint le tableau de données avec la maquette de vos données et un script de tableau pour lancer la plateforme Oneway appropriée.
Re : Test T apparié avec 3 processus et réponses multiplesJe ne pense pas qu'un test jumelé soit approprié. Comment coupleriez-vous les observations ?
Vous ne devez pas utiliser l'ANOVA car elle est basée sur un test d'hypothèse pour une différence. Vous devriez plutôt utiliser un test d'équivalence. Ce test est disponible sur la plateforme Oneway. Chaque produit, avec ses propres spécifications, doit être testé séparément. Combien de répliques avez-vous pour chaque produit de chacun des trois processus ?
J'ai simulé votre situation : 3 processus, 6 produits et une taille d'échantillon de 5 pour chaque traitement. Le test d'équivalence dans Oneway produit ce rapport pour chaque produit. J'ai utilisé une réponse distribuée normalement (moyenne 50, écart type 5) pour tous les traitements et une différence pratique de 5 pour illustrer cette approche.
Re : Test T apparié avec 3 processus et réponses multiplesSalut @tnorthen ,
Un test t apparié est une comparaison de deux traitements sur des blocs (produits). Lorsqu'il y a plus de deux traitements, cela est généralement exécuté et analysé comme une conception en "blocs randomisés". Si je comprends bien votre question, vos données correspondent à ce type de conception. Ce type de conception peut être analysé avec Fit Y by X avec Product comme facteur de bloc et Process comme facteur de traitement (x). Si le test ANOVA (la comparaison entre les traitements est plus importante que les effets de produit aléatoires attendus (au sein du groupe de traitement), un test de comparaison multiple (j'aime Tukey-Kramer HSD) est exécuté pour estimer/quantifier les différences entre les traitements.
Il s'agit d'une description de haut niveau qui, espérons-le, vous donnera des pistes à explorer.J'ai joint une table de test truquée. La table contient le script d'analyse intégré.Notez qu'il existe de nombreuses façons dont l'analyse peut être biaisée dans la manière dont les données ont été générées. Par exemple, supposons que chaque processus implique un équipement différent. Cela soulève la question de savoir si les différences observées sont dues au processus ou à l'équipement ? Si le même équipement a été utilisé, les processus ont-ils été exécutés dans un ordre aléatoire sur les différents produits ?Sans entrer dans les détails, l'ordre des processus, la contamination croisée, etc. pourraient influencer les résultats.Je suggère si possible de trouver quelqu'un dans votre organisation qui pourrait être familier avec ces méthodes pour travailler sur les analyses et les détails de votre collecte de données.
