My most recent blog topics have had to do with Wave Soldering Machine Components, but statistics is also something that interests me. Have you ever had to compare two or more sets of data to try and understand if they were unrelated or statistically significant? I recently had to solve this problem for myself by comparing variables from two different SMT assembly machines.
This is the first time that I had to use statistics since I took the course in college, so I had to brush up on a few things. The particular test that I needed to perform was unclear to me at the start of the analysis. Let me say that the machines were measuring the exact same variable, the only difference was the machine. I wanted to understand which machine was more accurate. Or, better yet, if there was a statistically significant difference between the two sets of results. Let’s start off with the definition of “statistically significant.” According to Google,the definition of statisticallysignificant is. “the likelihood that a result or relationship is caused by something other than mere random chance.Statisticalhypothesis testing is traditionally employed to determine if a result isstatisticallysignificantor not.”
몇 가지 조사 끝에 분산 분석(ANOVA) 테스트 또는 분산 테스트 중 하나를 사용할 수 있다는 것을 알게 되었습니다. 독립 변수는 두 개의 그룹만 있어야 하는 반면, t-test는 단일 변수를 사용하여 두 그룹 간의 차이를 살펴봅니다. 분산 분석은 두 개 이상의 데이터 그룹 간의 차이의 유의성을 테스트합니다. 독립 변수는 두 개 이상의 범주를 가져야 합니다. 분산 분석은 그룹 간에 차이가 있는지 여부만 판단할 뿐, 어떤 그룹이 다른지는 알려주지 않습니다. 이상하게도 두 개의 독립 변수에 대해 분산분석을 수행하면 t-test를 사용하는 것과 동일한 결과가 생성됩니다. 다음은 제 데이터가 어떻게 보이는지 보여주는 스냅샷입니다:
After using the JMP software and turning on the ‘Means/ANOVA/Pooled t’, my data now looks like this:
에 따르면 JMP 지원 페이지에 따르면 "Prob > F 값은 중간값을 제외한 모든 매개변수가 0일 때 관측된 값만큼 큰 F 비율을 얻을 확률을 측정합니다. Prob > F 값이 작으면 관찰된비율의 가능성이 낮음을 나타냅니다. 이러한 값은 모델에 적어도 하나의 유의미한 효과가 있다는 증거로 간주됩니다." 이 데이터는 설명에 부합하므로 결과를 확인하기 위해 보조 검정인 투키-크레이머 테스트를 사용했습니다. 이 테스트를 선택하면 데이터의 이미지가 다음과 같이 약간 변경됩니다:
이 테스트를 처음 사용했을 때 저는 원이 무엇을 나타내는지 완전히 이해하지 못했습니다. 제가 찾은 가장 포괄적인 그래픽은 다음과 같습니다.
원이 전혀 겹치지 않기 때문에 결과가 크게 달라집니다.
투키-크래머 분석을 선택하면 최빈값 차이 또는 LSD 임계값 매트릭스가 나타납니다. 아래에 표시되어 있습니다:
행렬을 읽는 방법은 A와 B를 비교할 때 양수가 있으면 한 쌍의 평균이 크게 다르다는 것을 나타냅니다.
때때로 저는 저의 표준 프로그램인 플럭서, 예열기등 제가 인디엄 코퍼레이션에서 수행한 다른 주제나 실험에 대해 논의하는 포스팅을 가끔씩 올릴 예정입니다. 질문, 우려 사항 또는 재미있는 사실이 있으면 언제든지 저에게 연락해 주세요. (저는 재미있는 사실을 좋아합니다!!!) 저는 항상 새로운 아이디어와 개념에 열려 있습니다.
