Припустимо, мені дано дві групи вимірювань маси (у мг), які називаються y1 та y2. Я хочу зробити тест, щоб визначити, чи брали два зразки з популяцій різними способами. Щось подібне, наприклад (в R):
y1 <- c(10.5,2.9,2.0,4.4,2.8,5.9,4.2,2.7,4.7,6.6)
y2 <- c(3.8,4.3,2.8,5.0,9.3,6.0,7.6,3.8,6.8,7.9)
t.test(y1,y2)
Я отримую p-значення 0,3234, і при рівні значущості 0,05 не відкидайте нульову гіпотезу про те, що дві групи виведені з популяцій з однаковим середнім значенням. Тепер мені дано невизначеність для кожного вимірювання:
u1 <- c(2.3,1.7,1.7,1.7,2.0,2.2,2.1,1.7,2.3,2.2)
u2 <- c(2.4,1.8,1.6,2.3,2.5,1.8,1.9,1.5,2.3,2.3)
де u1 [1] - комбінована стандартна невизначеність при вимірюванні y1 [1] (і так далі). Як я включаю ці невизначеності до статистичного тесту?
Це парні вимірювання чи ні? (Я припускаю, що це не так.) Невизначеності можуть бути використані для отримання ваг, які могли б покращити ваш висновок, але розбіжність у невизначеностях досить мала, тому виграшів не буде багато, навіть якщо невизначеності є точними.
—
Glen_b -Встановіть Моніку
Це підмножина реальних непарних даних. Приклад насамперед мав на меті з’ясувати питання. Те, що я насправді шукаю, - це загальні вказівки щодо того, як найкраще включити вимірювальну невизначеність у тест гіпотези (як на тесті). Мені здається, ми витрачаємо багато цінної інформації, якщо не використовуємо невизначеності вимірювань, але я не зміг знайти чітких рекомендацій з цього приводу в літературі.
—
Том
Для повного їх використання потрібно включити їх до ймовірнісної моделі спостережень; що насправді являють вимірювання невизначеності ? (Ви не можете помахати рукою, тому будьте обережні.)
—
Glen_b -Встановіть Моніку