Re: 標準偏差の有意性検定やあ@アリシア、
分散の（不）等価性を評価するために、「Fit Y by X」プラットフォームで方法を比較するのに役立つ他のテストが利用可能です（応答を Y に、方法を X に、サンプル ID を「By」に指定します） " パネル (例)、"不等分散" の下の赤い三角形内:不等分散レポート (jmp.com)
対応のある t 検定では、方法 A と B の間のサンプル ID ごとの違いが調べられますが、2 つの方法の分散が同じであることは必須でも暗示でもありません。
「分析」、「専門モデリング」、「一致ペア」で利用可能なプラットフォーム「一致ペア」を確認することもできます。マッチド ペア プラットフォーム オプション (jmp.com) , ただし、このプラットフォームは分散ではなく、平均の差の分析によく使用されます。
ただし、サンプル/部品 ID があり、2 つの方法で測定の再現性を評価したい場合は、プラットフォームが最適だと思います。測定システム分析 (jmp.com) 「分析」の「品質とプロセス」も参考になるかもしれません。 サンプル ID、メソッド (この例では、X、グループ化の「オペレーター」)、および測定結果を指定できます。
分析が開始されたら、「測定システム分析」(回答) の赤い三角形をクリックすると、AIAG ゲージ結果 R&R または EMP ゲージ R&R の結果を確認できます。 これは、メソッド間の分散測定の再分割 (再現性)、部品間の変動、および再現性 (サンプルとメソッドごとに 5 回の繰り返しがあるため) を決定するのに役立ちます。
これは、厳密に期待するもの、つまり分散の統計的テストではないかもしれませんが、再現性、再現性、および部品間の変動の間での測定の分散再分割に関する、より包括的で有益な概要を提供する可能性があります。
この最初の回答がお役に立てば幸いです。私がポイントを見逃した場合、または分析でより詳細な情報が必要な場合は、ニーズをよりよく説明するために、ためらわずにおもちゃのデータセットを提供してください。
Re: 標準偏差の有意性検定やあ@アリシア、JMP Pro をお持ちの場合は、混合モデル プラットフォームを介してこれを行うことができます (サンプルはランダム効果、メソッドは固定効果です)。 各メソッドが固有の残差 (サンプル内) 分散を持つモデルを定義できます (この現象は、多くの場合、不均一分散性と呼ばれます)。 ) 。 結果の一部は、そのモデルと「ヌル」モデル (等分散性と呼ばれることが多い「通常の」定分散モデル) との比較になります。
Re: 標準偏差の有意性検定ありがとう@Victor_Gと@MRB3855素晴らしい提案をありがとう。 試してみます
標準偏差の有意性検定やあ、
2 つの方法 (方法 A と方法 
を使用して 30 個のサンプルを測定し、各サンプルを 5 回測定しました。 データセットを要約したので、2 つの方法の各サンプルの平均と標準偏差が得られます。
サンプルごとに一致させた、メソッド A とメソッド B の間のサンプル内変動を比較したいと考えています。 標本標準偏差に対して対応のある t 検定 (またはノンパラメトリックと同等の検定) を実行しても問題ありませんか? それとも、このタイプの分析はサンプル平均値に対してのみ実行できますか?
ありがとう
高度な統計モデリング基本的なデータ分析とモデリング
