私の最近のブログのトピックは、次のようなものです。ウェーブはんだ付け機の部品しかし 、 統計学にも興味があります。2つ以上のデータセットを比較して、それらが無関係であるか統計的に有意であるかを理解しようとしたことはありますか？私は最近、2つの異なるSMT組立機の変数を比較することで、この問題を解決しなければなりませんでした。
統計学を使うのは大学で履修して以来初めてだったので、いくつかブラッシュアップする必要があった。分析を始めた当初は、どのような検定が必要なのかよくわかりませんでした。台の機械がまったく同じ変数を測定していたとしよう。私はどちらの機械がより正確かを理解したかった。もっと言えば、2組の結果に統計的に有意な差があるのかどうか。"統計的に有意 "の定義から始めよう。によると グーグル統計的に有意であることの定義は「統計的仮説検定は、ある結果が統計的に有意であるか否かを判断するために伝統的に用いられてきた。
調べた結果、t検定か分散分析（ANOVA）検定のどちらかを使えることがわかった。t検定は、独立変数が2つのグループだけでなければならないのに対して、1つの変数を使って2つのグループ間の差を調べます。ANOVA分析は、2つ以上のグループのデータ間の差の有意性を検定します。独立変数は、2つ以上のカテゴリを持たなければならない。ANOVAは、グループ間に差があることを決定するだけで、どれが違うかはわかりません。不思議なことに、2つの独立変数でANOVA分析を実行すると、t-検定と同じ結果が得られます。これは私のデータのスナップショットです：
JMPソフトを使い、「Means/ANOVA/Pooled t」をオンにすると、データは次のようになった：
JMPのサポートページによると JMPのサポートページによると 「Prob＞F値は、切片を除くすべてのパラメータが0である場合に、観測されたF比と同程度のF比が得られる確率を測定します。Prob>Fの値が小さいと、観測されたF比はありえないことを示します。このような値は、モデルに少なくとも1つの有意な効果があることの証拠とみなされる。"このデータはその説明に適合するので、結果を検証するために、Tukey-Kramer検定という2次検定を使用しました。この検定を選択すると、データのイメージが少し変わります：
このテストを初めて採用したとき、私は円が何を表しているのか完全には理解できなかった。ここに私が見つけた最も包括的な図がある。
円がまったく重なっていないため、結果は大きく異なる。
Tukey-Kramer分析を選択すると、最小有意差またはLSDしきい値マトリックスもポップアップ表示されます。それは以下のように表示されます：
行列の読み方としては、AとBを比較したとき、平均値の組が有意に異なることを示す正の数がある。
時々、私の標準的なプログラムとは異なる投稿を散りばめていくつもりだ。 フラックス, 予熱器など、私がインジウム・コーポレーションで行った他の話題や実験についてお話しします。ご質問、ご不明な点、楽しい事実など、お気軽にご連絡ください。(私は楽しい事実が大好きです！！）私は常に新しいアイデアやコンセプトにオープンです。
