关于2 SAMPLE T检验前的过程受控检验问题，请大家探讨
背景
有40台同一型号的设备，分别在有机框和无机框的条件下测试其工作温度，目的是分析机框对其工作温度的影响。
对数据的分析过程如下：
1 过程受控分析（使用单值图或I-MR）
2 盒子图——找异常点
3 正态性检验
4 等芳差检验
5 2-T检验或mann-whitney
疑问：
过程受控检验是否需要？
象这种数据，40台独立机器本身就不是某个过程的产品，也就是说不存在过程，因此过程随机是否需检验？
有40台同一型号的设备，分别在有机框和无机框的条件下测试其工作温度，目的是分析机框对其工作温度的影响。
对数据的分析过程如下：
1 过程受控分析（使用单值图或I-MR）
2 盒子图——找异常点
3 正态性检验
4 等芳差检验
5 2-T检验或mann-whitney
疑问：
过程受控检验是否需要？
象这种数据，40台独立机器本身就不是某个过程的产品，也就是说不存在过程，因此过程随机是否需检验？
我赞同你的方法，但我认为是否受控，并不一定需要。
首先2 sample t就是用来比较两组数据进行是否存在显著性差异进行比较的
2 sample T：
1》它是两组数据的均值的比较 （如果有异常点导致数据不正态，应该去掉）
2》两组数据是连续且正态的，我们要进行正态性分析，在做2 SAMPLE T 前
但要注意防止抽样带来的差异，因为有可能是抽样带来的差异，而不是组与组之间的差异，我们希望是组间的差异比组内的差异明显
个人意见，不一定正确，希望和大家讨论
首先2 sample t就是用来比较两组数据进行是否存在显著性差异进行比较的
2 sample T：
1》它是两组数据的均值的比较 （如果有异常点导致数据不正态，应该去掉）
2》两组数据是连续且正态的，我们要进行正态性分析，在做2 SAMPLE T 前
但要注意防止抽样带来的差异，因为有可能是抽样带来的差异，而不是组与组之间的差异，我们希望是组间的差异比组内的差异明显
个人意见，不一定正确，希望和大家讨论
2005-09-21 13:06
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