具有不平衡数据的 X 平台拟合 Y 中的配对 t 检验

[jszarka]

我们向许多工程师教授配对 t 检验，并在他们的数据集格式更适合 Fit Y by X 时使用 Fit Y by X 平台（而不是 Matched Pairs）。 有2个令人沮丧的方面：

1. 分析中还有一个“t 检验”选项，它执行普通的两样本 t 检验，忽略您合并的块。 大多数工程师/科学家没有意识到这一点。
2. 如果数据甚至有 1 个数据点不平衡（例如 我有 20 对，但有 1 个丢失的数据点或异常值被丢弃），您会收到一条错误消息，指出将忽略阻塞。 这对他们来说有点令人困惑，我觉得大多数工程师/科学家只是盲目地继续关注平台输出。 如果我使用拟合模型拟合相同的模型，则可以轻松利用数据中的这种轻微不平衡来提供正确的假设检验输出。当正确的模型相当简单时，我希望看到 Fit Y by X 输出处理不平衡数据。

[Jeff_Perkinson]

我们正在为 JMP 16 进行这项工作。

[Jeff_Perkinson]

在 JMP 16 中，当指定区组变量且像元计数不相等时，单因素报表包含拟合模型标准最小二乘输出以适应区组。