实际显著性检验和等价性检验的示例
使用“响应筛选”平台检验实效性差值。
1. 选择帮助 > 样本数据文件夹，然后打开 Probe.jmp。
2. 选择分析 > 筛选 > 响应筛选。
3. 选择 Responses 列组并点击 Y，响应。
4. 选择过程并点击 X。
5. 点击确定。
6. 点击“响应筛选”红色小三角并选择实效性差值和等价性。
7. 在“输入规格范围的部分或 6*Sigma”旁边的框中键入 0.15。
8. 点击确定。
图 24.8 “响应筛选”的“实效性差值”报表
“响应筛选”报表显示“实效性差值”图和一部分“实效性差值”表。“实效性差值”表中的每一行都表示一个响应，并且给出有关过程的“New”和“Old”水平的检验信息。
因为 Probe.jmp 中规格限没有保存为列属性，JMP 会计算每个响应的实效性差值。将您指定的实效性差值部分 0.15 与响应的 6s 范围估计值相乘，该值用于检验实效性差值和等价性，显示在待检差值列中。若“差值”列中的值大于“待检差值”列中的值，则认为相应响应的水平实际上不同。在“实效性差值”图和“实效性差值”表中，具有实际不同结果的响应均着红色。
9. 点击“响应筛选”红色小三角并选择保存表 > 保存均值差。
在数据表中，FDR p 值列显示其 p 值指示显著性的响应。FDR 实效性差值 p 值和 FDR 实效性等价性 p 值列给出实效性差值检验和实效性等价性检验的 p 值。请注意很多列在统计上显示存在显著差值，但是不显示存在实效性显著的差值。
10. 显示““均值差””数据表并选择分析 > 分布。
11. 选择实效性结果，然后点击 Y，列。
12. 点击确定。
Figure 24.9 显示了实际显著性的结果的分布情况。根据指定的实效性差值检验，只有 36 个检验不同。有 6 个响应的检验是无结果的。您不能判断这些响应在过程前后是否产生了有实效性的差值。
图 24.9 实际显著性结果的分布
可以通过点击图中相应的直条来选择 36 个响应进行进一步研究。