具有 3 个过程和多重响应的配对 T 检验大家好你们好，
我进行了一项实验，目的是比较三个独立的过程是否产生相似的结果。 我在三个工序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 个工序 = 总共 18 个）。 此外，我至少有两个不同的响应，我想比较其输出。 我几乎可以肯定这些数据是配对的，但我不知道是否可以对这些数据进行配对 T 检验或方差分析。
我的想法是减去每个排列的差异，然后进行方差分析。 或者，我也可以运行 3 个不同的配对 T 测试，但我不确定这是否是正确的方法。
谢谢您的帮助！
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回复：具有 3 个过程和多重响应的配对 T 检验
我附上了数据表，其中包含您的数据模型和表脚本，以启动适当的 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。 您将如何配对观察结果？
您不应该使用方差分析，因为它基于差异的假设检验。 您应该使用等效性测试。 该测试可在 Oneway 平台上进行。 每个产品都有自己的规格，必须单独进行测试。 对于这三个流程中的每一个流程中的每个产品，您有多少个重复？
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 中的等效性测试为每种产品生成此报告，我对所有处理使用正态分布响应（平均值 50，标准差 5），并使用 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@t北方,
配对 t 检验是对块（产品）的两种处理的比较。 当有两种以上的处理时，通常作为“随机区组”设计来运行和分析。 如果我正确理解你的问题，你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，其中产品作为组块因子，过程作为处理 (x) 因子。 如果方差分析测试（治疗之间的比较大于预期的随机乘积效应（治疗组内）），则运行多重比较测试（我喜欢 Tukey-Kramer HSD）来估计/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。我附上了一张精心设计的测试表。 该表嵌入了分析脚本。请注意，分析在数据生成方式上可能存在多种偏差。 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造成的？ 如果使用相同的设备，不同产品的流程是否按随机顺序运行？无需详细说明，流程顺序、交叉污染等都可能影响结果。我建议如果可能的话，在您的组织中找到可能熟悉这些方法的人员来分析和详细了解您的数据收集。
