Salut @Alicia ,
Pour évaluer l'(in)égalité des variances, il existe d'autres tests disponibles qui pourraient vous aider à comparer les méthodes, dans la plate-forme "Fit Y by X" (en spécifiant votre réponse comme Y, la méthode comme X et l'ID de l'échantillon dans le champ "By " panneau par exemple), dans le triangle rouge sous "Unequal Variances" : Rapports sur les écarts inégaux (jmp.com)
Un test t apparié examinera les différences pour chaque ID d'échantillon entre les méthodes A et B, mais il n'exige ni n'implique que les deux méthodes aient la même variance.
Vous pouvez également consulter la plateforme "Matched Pairs" disponible dans "Analyze", "Specialized Modeling", "Matched Pairs" : Options de plate-forme de paires appariées (jmp.com) , mais cette plate-forme est plus utilisée pour l'analyse des différences de moyennes, pas de variances.
Cependant, comme vous avez un ID échantillon/pièce et que vous souhaitez évaluer la reproductibilité des mesures avec deux méthodes, je pense que la plateforme" Analyse des systèmes de mesure (jmp.com) " sous "Analyser", "Qualité et processus" peuvent également vous être utiles. Vous pouvez spécifier votre ID d'échantillon, votre méthode (dans mon exemple, c'est "Operator" dans X, Grouping) et le résultat de la mesure :
Lorsque l'analyse est lancée, vous pouvez alors cliquer sur le triangle rouge de "Measurement Systems Analysis for" (votre réponse), et consulter les résultats des résultats AIAG Gauge R&R ou EMP Gauge R&R. Cela vous aidera à déterminer la répartition des mesures de variance entre la méthode (reproductibilité), la variation pièce à pièce et la répétabilité (puisque vous avez 5 répétitions pour chaque échantillon et méthode) :
Ce n'est peut-être pas rigoureusement ce que vous vous attendez à faire, un test statistique des variances, mais cela pourrait vous fournir un aperçu plus global et informatif sur la répartition des variances de vos mesures entre la répétabilité, la reproductibilité et la variation d'une pièce à l'autre.
J'espère que cette première réponse pourra vous aider, n'hésitez pas à fournir un jeu de données sur les jouets pour mieux illustrer vos besoins si j'ai raté des points ou si vous souhaitez avoir plus de détails dans l'analyse.
Salut @Alicia , si vous disposez de JMP Pro, vous pouvez le faire via la plate-forme de modèles mixtes (Échantillon est un effet aléatoire et Méthode est un effet fixe). Vous pouvez définir un modèle où chaque méthode a une variance résiduelle unique (au sein de l'échantillon) (ce phénomène est souvent appelé hétéroscédasticité ) . Une partie des résultats sera une comparaison de ce modèle au modèle "null" (le modèle à variance constante "habituel", souvent appelé homoscédasticité).
Merci @Victor_G et @MRB3855 pour ces excellentes suggestions. je vais leur donner un essai
Bonjour à tous,
J'ai 30 échantillons mesurés à l'aide de deux méthodes (méthode A et méthode 
et chaque échantillon a été mesuré 5 fois. J'ai résumé mon ensemble de données afin d'avoir la moyenne et l'écart type pour chaque échantillon sur les deux méthodes.
Je souhaite comparer la variabilité intra-échantillon entre la méthode A et la méthode B, appariées par échantillon. Est-il acceptable d'effectuer un test t apparié (ou un équivalent non paramétrique) sur les écarts-types de l'échantillon ? Ou ce type d'analyse ne peut-il être effectué que sur des moyennes d'échantillons ?
Merci
