方差分析的右刪失數據你好，
我正在嘗試對我目前在 3 個不同的烤箱室中運行的相關實驗的一些數據執行方差分析。 這是一項可靠性測試，每個單元都有一個失敗時間。 對於下圖，我用紅色圈出了 32 個尚未失敗的數據點。 對於我的 Fit Life by X 分析，我已經對這些單位進行了審查，因為它們還沒有失敗，但我想知道是否有一種方法可以在 Fit Y by X 平台上為方差分析做類似的事情？ 我寧願不隱藏和排除它們，因為它是有效數據。 我希望這些數據點的影響仍然在我的分析計算中。 我的樣本量是每批 16 個單位。 謝謝。
分析回复：ANOVA 的右刪失數據您是否按照我的建議閱讀了有關 Life Distribution 的文檔。 我提供了此信息的直接鏈接。
不，這些功能不可用，但分析背後的模型正確說明審查是至關重要的。 否則，會導致有偏的估計和檢驗。 排除刪失觀察也會導致偏差估計。 因此，獲得正確的模型然後使用可用的比較是有意義的。
另一個可能有幫助的平台是參數生存，可通過分析 > 擬合模型獲得。 當您具有設備的分類因子時，此分析類似於方差分析。
回复：ANOVA 的右刪失數據嗨，馬克/菲爾，
感謝您的反饋。 上面的不同數據集實際上是相同壓力條件下的完全相同的源材料，但每個數據集都使用不同的硬件集。 我正在嘗試執行方差分析以確定所有硬件組是否返回相同的近似 MTTF。 對於這項工作，我一直在 Fit Y by X 平台中使用每一對、學生 t 檢驗和方差分析選項。 這個在生活分發平台也有嗎？ 謝謝。
回复：ANOVA 的右刪失數據添加到@Phil_凱, Analyze > Life Distribution 平台可用於通過刪失和比較組正確建模壽命數據。 見幫助對於這個平台。
回复：ANOVA 的右刪失數據不幸的是，Fit Y by X 不支持截尾數據。
JMP Pro 中的廣義回歸支持刪失，並可讓您擬合線性模型。
你能告訴我們為什麼你想在 Fit Y by X 中對這些數據建模嗎？
菲爾
