幫助重複測量的統計分析假設我必須比較兩台設備並檢查它們的測量值是否相同。
我知道我存在一些測量誤差/不確定性，所以我決定在每台設備上對同一個樣本進行幾次測量。
資料收集類似於表格統計分析資料收集（見附件）。我的想法是對每個樣本取平均值，然後進行配對對分析（請參閱附件的統計分析配對對）。例如，我可以看到這兩台設備的測量結果不同。
但是，如果我將統計分析資料收集表中的數據與 Fit Y-by-X 進行比較，並對每個樣本運行非參數檢驗，我可以看到，對於所有樣本而言，差異並不具有統計意義。
分析這些數據的正確方法是什麼？
進階統計建模回覆：幫助重複測量的統計分析不是統計學家，但這看起來像是用於變異性分析的應用程式（分析>品質和過程>變異性/屬性量表圖）或 MSA（分析>品質和過程>測量系統分析）
回覆：幫助重複測量的統計分析@Ressel謝謝你的回答。
我嘗試過可變性/屬性量表圖表，其結果與匹配對類似。
我擔心的是，透過這種方式，我處理的是平均值，但樣本數量有限且分佈廣泛，導致平均估計存在很大的不確定性。
使用平均值還能正常運作嗎？
回覆：幫助重複測量的統計分析@bbenny7我需要重申我的警告，我不是統計學家，但是看著你更詳細的表格統計分析數據收集.jmp ，我不確定“樣本”這個名稱是什麼意思。您是否預期它們之間存在實際差異？如果是，您是否預期這些差異是由於 1、2 和 3 具有不同的屬性造成的？或者這些差異可能是抽樣差異造成的？
請看下面的圖，作為初步近似，假設樣本 1、2 和 3 相同（或透過變異數分析證明）然後將設備 A 和 B 的組別平均值相互比較是否足夠？
此外，您的評論「大的傳播導致平均估計值存在很大的不確定性」已經是一個結論，這個結論對於與可能對結果感興趣的任何人進行溝通可能很有用。
回覆：幫助重複測量的統計分析變異數分析方法的優點在於，如果樣本 1、2 和 3 沒有根本區別，那麼將它們合併可以大大簡化事情。我也很好奇樣本之間的預期差異反映了什麼。
回覆：幫助重複測量的統計分析你好@bbenny7 ：我會考慮混合模型。您進行的配對分析（配對 t 檢定）是此混合模型的一個特例。
在「擬合模型」平台中，值是 Y，效應是設備和樣本。樣本應被視為隨機效應（透過屬性選單），以便消除樣本之間的差異並在樣本內進行比較。
您可能想問自己，這種差異（無論是否具有統計意義）是否有意義。即，信賴區間可能非常緊密，並且可能不包括零（表示統計上顯著不同）......但該置信區間是否具有實際意義的差異？例如，在您的配對分析中，差異的信心指數為 -2.41 到 -1.15；這是一個非常小的差異。從實際/科學的角度來看，這種差異（介於 -2.41 和 -1.15 之間）是否相關？
編輯：此外，查看圖表，似乎數據四捨五入為 1 dp；不建議分析四捨五入的數據。四捨五入的數據可能就是您報告的數據，但對於數據分析，請始終使用小數位數來達到測量的精度。
回覆：幫助重複測量的統計分析你好@MRB3855 ，
謝謝你的回答。
我還有一個關於參數估計的問題：我看不到設備 [B]，截距與設備 [B] 的值不符。我應該如何計算設備 [B] 的價值？
回覆：幫助重複測量的統計分析你好@bbenny7 ：這是模型參數化的方式。
-編輯：如果有興趣的話，請參閱此處的詳細資訊： https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/index.shtml#page/jmp/nominal-factors.shtml#
截距被解釋為兩台設備的平均值。
A = 截距 + 0.8888889
B = 截距 - 0.8888889。
如果您開啟「效果詳情」輸出，您可以看到這些內容和比較等。
回覆： 幫忙做重複測量的統計分析您應該嘗試“等效檢驗”。
