Come posso testare le varianze disuguali in un modello misto?Voglio verificare se la precisione (intermedia) delle misurazioni effettuate da due laboratori diversi è diversa. I miei dati di solito consistono nello stesso campione misurato . k volte al giorno , per n giorni in ciascuno dei due laboratori. Analizzo i dati utilizzando il modello di adattamento con laboratorio come effetto fisso e giorno come effetto casuale. Vorrei confrontare la variazione totale (entro e tra i giorni) tra i due laboratori, qualcosa di simile al test per varianze disuguali nella piattaforma di adattamento Y per X. Avete idee su come farlo in JMP?
Come esempio, utilizzo il set di dati campione "2 Factors Nested". Trattando gli operatori Sally e Willy come se fossero due laboratori diversi che volevo confrontare, e trattando Part come casuale, ottengo il seguente output del modello di adattamento per ciascun operatore:
Sally misura con una deviazione standard della variazione totale di 0,43, e Willy misura con una deviazione standard totale di 0,58. Vorrei verificare se sono statisticamente diversi?
Modellazione statistica avanzataAnalisi e modellazione dei dati di baseIngegneria della qualità e dei processiR: Come posso testare le varianze disuguali in un modello misto?Forse sto semplificando troppo, ma otterresti ciò di cui hai bisogno trattandolo come un'analisi del sistema di misurazione? In particolare, le opzioni "Bias Comparison" e "Test-Retest Error" nei test di personalità EMP, se i fattori di disturbo vengono misurati in modo diverso. L'immagine seguente proviene dal set di dati "2 Factors Crossed", poiché hai detto che ogni laboratorio (Operatore) misura la stessa parte più volte.
R: Come posso testare le varianze disuguali in un modello misto?solo una rapida aggiunta. L'MSA è un modello basato solo sulla varianza... un modello misto, ma senza l'effetto fisso.
R: Come posso testare le varianze disuguali in un modello misto?N_ Sally = 12, N_Willy = 12, F(0,05, N_Sally-1, N_Willy-1) = F(0,05,11,11) = 0,355
U = SQRT(0,58)/SQRT(0,43) * SQRT(1/0,355) = 1,95 meno di 2 (USP <1010>), nessuna differenza significativa.
SQRT: radice quadrata
Riferimento: USP-NF 〈1010〉 Dati analitici: interpretazione e trattamento
