Hola @Alicia ,
Para evaluar la (des)igualdad de las varianzas, hay otras pruebas disponibles que podrían ayudarlo a comparar los métodos, en la plataforma "Ajustar Y por X" (especificando su respuesta como Y, el método como X y el ID de la muestra en la plataforma "Por "panel por ejemplo), en el triángulo rojo debajo de "Desigual Varianzas": Informes de varianzas desiguales (jmp.com)
Una prueba t pareada observará las diferencias para cada ID de muestra entre el método A y el B, pero no requiere ni implica que los dos métodos tengan la misma varianza.
También puede consultar la plataforma "Pares coincidentes" disponible en "Analizar", "Modelado especializado", "Pares coincidentes": Opciones de plataforma de pares coincidentes (jmp.com) , pero esta plataforma es más utilizada para análisis de diferencias en medias, no en varianzas.
Sin embargo, como tiene una identificación de muestra/parte y desea evaluar la reproducibilidad de las mediciones con dos métodos, creo que la plataforma " Análisis de Sistemas de Medida (jmp.com) " en "Analizar", "Calidad y proceso" también podría ser informativo para usted. Puede especificar su ID de muestra, método (en mi ejemplo es "Operador" en X, Agrupación) y resultado de la medición:
Cuando se inicia el análisis, puede hacer clic en el triángulo rojo de "Análisis de sistemas de medición para" (su respuesta) y ver los resultados de R&R de resultados de calibre AIAG o R&R de calibre EMP. Esto le ayudará a determinar la distribución de las medidas de varianza entre el método (reproducibilidad), la variación de parte a parte y la repetibilidad (ya que tiene 5 repeticiones para cada muestra y método):
Es posible que esto no sea exactamente lo que espera hacer, una prueba estadística de varianzas, pero podría brindarle una descripción general más global e informativa sobre el reparto de la varianza de sus mediciones entre repetibilidad, reproducibilidad y variación de parte a parte.
Espero que esta primera respuesta pueda ayudarlo, no dude en proporcionar un conjunto de datos de juguetes para ilustrar mejor sus necesidades si me perdí los puntos o si desea tener más detalles en el análisis.
Hola @Alicia , si tiene JMP Pro, puede hacerlo a través de la plataforma de modelos mixtos (Muestra es un efecto aleatorio y Método es un efecto fijo). Puede definir un modelo en el que cada método tenga una varianza residual única (dentro de la muestra) (este fenómeno suele denominarse heteroscedasticidad). ) . Parte de los resultados serán una comparación de ese modelo con el modelo "nulo" (el modelo de varianza constante "habitual", a menudo llamado homocedasticidad).
Gracias @Victor_G y @MRB3855 por esas grandes sugerencias. les daré una oportunidad
Hola,
Tengo 30 muestras medidas usando dos métodos (Método A y Método 
y cada muestra ha sido medida 5 veces. He resumido mi conjunto de datos para tener la media y la desviación estándar de cada muestra en los dos métodos.
Quiero comparar la variabilidad dentro de la muestra entre el Método A y el Método B, emparejados por muestra. ¿Está bien realizar una prueba t pareada (o un equivalente no paramétrico) en las desviaciones estándar de la muestra? ¿O este tipo de análisis solo se puede hacer en medias muestrales?
Gracias
