Ayuda con el análisis estadístico de mediciones repetidasDigamos que tengo que comparar dos equipos y comprobar si miden lo mismo.
Sé que tengo algún error/incertidumbre de medición, por lo que decido medir la misma muestra varias veces en cada equipo.
La recopilación de datos se asemeja a la tabla "Análisis estadístico de la recopilación de datos" (véase el anexo). Mi idea era calcular el promedio de cada muestra y luego realizar un análisis de pares emparejados (véase el anexo "Análisis estadístico de pares emparejados "). Por ejemplo, puedo ver que los dos equipos miden de forma diferente.
Sin embargo, si comparo los datos de la tabla Recopilación de datos de análisis estadístico con Fit Y-by-X y ejecuto una prueba no paramétrica para cada muestra, puedo ver que las diferencias no son estadísticamente significativas para todas las muestras.
¿Cuál es la forma correcta de analizar estos datos?
Modelado estadístico avanzadoRe: Ayuda con el análisis estadístico de mediciones repetidasNo soy estadístico, pero esto parece una aplicación para el análisis de variabilidad (Analizar > Calidad y proceso > Gráfico de indicadores de variabilidad/atributos) o MSA (Analizar > Calidad y proceso > Análisis de sistemas de medición).
Re: Ayuda con el análisis estadístico de mediciones repetidas@Ressel gracias por tu respuesta.
Probé el gráfico de indicadores de variabilidad/atributos y el resultado es similar al de los pares coincidentes.
Mi preocupación es que, de esta manera, estoy trabajando con promedios, pero el número limitado de muestras y la gran dispersión conducen a una gran incertidumbre en la estimación del promedio.
¿Está bien todavía trabajar con promedios?
Re: Ayuda con el análisis estadístico de mediciones repetidas@bbenny7 Debo reiterar mi advertencia: no soy estadístico, pero al observar tu tabla más detallada, «Statistical analysis data collection.jmp» , no estoy seguro de qué significa «Muestra». ¿Esperas diferencias reales entre ellas? Y, de ser así, ¿crees que estas diferencias se deben a que 1, 2 y 3 tienen propiedades diferentes, o son quizás resultado de la variación muestral?
Mirando el gráfico a continuación, como primera aproximación, ¿sería suficiente asumir que las muestras 1, 2 y 3 son idénticas (o demostrarlo mediante ANOVA) y luego comparar las medias de los grupos de los equipos A y B entre sí?
Además, su comentario " la gran dispersión genera una gran incertidumbre en la estimación promedio" ya es una conclusión que parece potencialmente útil para comunicar a quien pueda estar interesado en los resultados.
Re: Ayuda con el análisis estadístico de mediciones repetidasBuen punto sobre el método ANOVA: si las muestras 1, 2 y 3 no son fundamentalmente diferentes, agruparlas podría simplificar mucho las cosas. También tengo curiosidad por saber qué se supone que refleja la variación esperada entre las muestras.
Re: Ayuda con el análisis estadístico de mediciones repetidasHola @bbenny7 : Consideraría un modelo mixto. El análisis de pares emparejados (prueba t pareada) que realizaste es un caso especial de este modelo mixto.
En la plataforma de Ajuste del Modelo, el Valor es Y y los efectos son Equipo y Muestra. La muestra debe considerarse un efecto aleatorio (mediante el menú Atributos) para eliminar la variación entre muestras y realizar comparaciones dentro de las muestras.
Y quizás quiera preguntarse si la diferencia (estadísticamente significativa o no) es significativa. Es decir, el intervalo de confianza puede ser muy estrecho y no incluir el cero (lo que indica una diferencia estadísticamente significativa). Pero ¿es ese intervalo de confianza una diferencia significativa en la práctica? Por ejemplo, en su análisis de pares emparejados, la confianza de la diferencia es de -2,41 a -1,15; esa es una diferencia muy pequeña. Desde un punto de vista práctico/científico, ¿es relevante esa diferencia (entre -2,41 y -1,15)?
Editar: Además, al observar los gráficos, parece que los datos están redondeados a 1 dp; no se recomienda analizar datos redondeados. Quizás los datos redondeados sean los que reporta, pero para el análisis de datos, utilice siempre el número de decimales para la precisión de la medición.
Re: Ayuda con el análisis estadístico de mediciones repetidasHola @MRB3855 ,
Gracias por tu respuesta.
Tengo una pregunta más sobre las estimaciones de los parámetros: no puedo ver el equipo [B] y la intersección no coincide con su valor. ¿Cómo debo calcular el valor del equipo [B]?
Re: Ayuda con el análisis estadístico de mediciones repetidasHola @bbenny7 : Es la forma en que se parametriza el modelo.
-Editar: Detalles aquí si está interesado: https://www.jmp.com/support/help/es/18.0/index.shtml#page/jmp/nominal-factors.shtml#
La intersección se interpreta como el promedio de ambos equipos.
A = intersección + 0,8888889
B = intersección - 0,8888889.
Puede ver esto y comparaciones, etc., si abre la salida "Detalles del efecto".
Objetivo: Ayuda con el análisis estadístico de mediciones repetidasDeberías probar la "Prueba de equivalencia".
