こんにちは
R を使用した、プールされた牛種とプールされていない牛種 (Welch) の搾乳期間に関する以下の要約に適切な 2 つのサンプル t 手順は何ですか?
フリジア牛 Xbar=342.5 S1=10.2 n1=126
ジャージー牛 Xbar =348.6 S2=12.2 n2=39
μ1-μ2 の 95% 信頼区間を構築する
間隔を適切に解釈する
ありがとう
@Alma1 、どのようなデータがあるのかわかりません。例が役立つと思います。
以下のスクリプト (実行時) では、データセットと両方の t 検定が実行され、異なる結果が得られます。
一般に、統計テストには前提条件があり、t 検定ではデータセットの正規分布が仮定されます。
プールされた t 検定は分散が等しいと仮定します。
t 検定はさまざまな分散でも機能します。
これは、平均と分散を処理するためであり、その 2 つの数値がデータを正しく表さない場合、この方法は機能しないからです。
t 検定を実行し、仮定が有効でない場合、結果を信頼することはできません。
以下の例では、両方の t 検定で異なる結果が表示されますが、この場合は正規分布も無効であることに注意してください。
これらの結果はドキュメントにも記載されており、STIPS はこのことを理解するための非常に優れたトレーニングであることがわかりました。
Names Default To Here( 1 );
cdt = Open( "$SAMPLE_DATA\companies.jmp" );
cdt << Oneway(
Y( :Name( "Profits ($M)" ) ),
X( :Type ),
Means( 1 ),
t Test( 1 ),
Mean Diamonds( 1 ),
SendToReport(
Dispatch( {"Oneway Anova"}, "Summary of Fit", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
Dispatch( {"Oneway Anova"}, "Analysis of Variance", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
Dispatch( {"Oneway Anova"}, "Means for Oneway Anova", OutlineBox, {Close( 1 )} )
)
);
@Alma1 は次のように書きました:
ちなみにjmpの背景はRです。
あなたがここで何を考えているのか正確にはわかりませんが、JMP には R の経験がありません。
JMP は SAS の製品であり、当社が独自に開発したものです。
JSL を介した R との統合があり、R を呼び出して R コードを送信する機能が提供されますが、それが JMP と R の間の唯一の関連付けです。
いや！それは宿題ではありません。私たちは調査を行っていますが、プールされたテストとプールされていないテストのどちらを使用すべきかわかりませんでした。アイデアを求めるのは何が間違っているのでしょうか?答えたくない場合は答えない自由があります
@Alma1見てください
ヘルプ -> サンプルデータ -> 計算機 -> 2 つの手段の仮説検定
ワークフローに従います (または以下のスクリプトを実行します)。
目的を学習するには、要約統計量からデータ テーブルを構築し、メニューの [分析] -> [y を x で当てはめる] から t 検定を実行し、JMP の説明を読むことをお勧めします。
Names default to here(1);
open("$SAMPLE_SCRIPTS\Calculators\TestTwoSampleMeans.jsl");