Porovnání dvou výběrů je modul nezbytný pro validaci metod, porovnání různých zdrojů  dat, rozhodování o homogenitě dat, potvrzení správnosti  různých měření a podobně. Je určen pro výrobní a laboratorní praxi, vzhledem ke schopnosti zpracovat i nestandardní data  (např. porušující předpoklad normality) je vhodná i pro řadu dalších aplikací.

Tento modul je určen pro podrobnou analýzu dvou datových souborů (výběrů). Modul poskytuje dva postupy analýzy: porovnání dvou nezávislých výběrů a párové porovnání dvou výběrů.

Nezávislé výběry x, y jsou obecně různě veliké a mezi jednotlivými čísly v jednom a druhém výběru není souvislost. Pořadí prvků obou výběrů lze libovolně zaměnit bez ztráty informace. Hlavním cílem analýzy je rozhodnout, zda se liší střední hodnoty E(x) a E(y) obou výběrů. Příkladem dvou nezávislých výběrů jsou hmotnosti burských oříšků ze dvou lokalit. Z každé lokality se náhodně vybere pár desítek plodů, které se jednotlivě zváží.

Párové porovnání naproti tomu analyzuje jeden a týž soubor měřený dvakrát za dvou různých podmínek, tím získáme dvojici proměnných x, y. Cílem je rozhodnout, zda tyto podmínky ovlivňují měřenou hodnotu. Při tom se především posuzuje, zda střední hodnota rozdílu první a druhé proměnné E(x - y) je statisticky odlišná od nuly. Příkladem může být skupina pacientů, u nichž se stanoví hladina cholesterolu v krvi před a po léčbě. Oba soubory musí mít stejný počet dat (pacienti zemřelí během léčby se vyloučí) a nesmí se zaměnit pořadí, oba údaje o jednom pacientovi musí být na témže řádku. Slouží především k rozhodnutí, zda dva soubory naměřených dat mají a) shodná rozdělení a b) shodné střední hodnoty a rozptyly

Porovnání dvou výběrů - manuál ve formátu Pdf

System A	System B
1.64	1.70
3.84	3.63
5.93	6.02
7.98	8.08
9.54	9.67
6.98	7.00
4.99	4.89
3.28	2.88
2.25	1.84
2.13	2.55
4.58	4.56
6.60	6.30
7.72	7.61
8.88	9.11
8.98	8.97
8.47	8.22
5.47	5.45

Automaticky vyplněný vstupní panel:

Část grafického výstupu:

Rozšířený Bland-Altmannův graf,
Odchylka od 0 pomocí normálního rozdělení,
Rozptylový graf s vyznačeným teoretickým a reálným průběhem regresní přímky,
Konfidenční elipsy pro data a střední hodnotu.

Ukázka části výstupu:

Párové porovnání dvou výběrů
Název úlohy :	Sheet1
Hladina významnosti :	0.05
Porovnávané sloupce :	1	2
Analýza diference X - Y
Počet dat :	17
Průměrná diference :	0.0461
Interval spolehlivosti:	-0.0677	0.1600
Směr. odchylka :	0.2214
Rozptyl :	0.0490
Korel. koef. R(x,y) :	0.9966
Test významnosti rozdílu
t-statistika :	0.1902
Počet stupňů volnosti :	16
Kritická hodnota :	2.1199
Závěr :	Rozdíly jsou NEVÝZNAMNÉ
Pravděpodobnost :	0.2015

Ukázka výstupů při porovnání nezávislých výběrů:

 

Porovnání dvou výběrů
Název úlohy :	Sheet2
Hladina významnosti :	0.05
Porovnávané sloupce :	1	2
Počet dat :	63	63
Průměr :	5.0535	4.6406
Směr. odchylka :	0.3596	0.4922
Rozptyl :	0.1293	0.2423
Korel. koef. R(x,y) :	-0.1488
Test shody rozptylů
Poměr rozptylů :	1.8735
Počet stupňů volnosti :	62	62
Kritická hodnota :	1.5080
Závěr :	Rozptyly jsou ROZDÍLNÉ
Pravděpodobnost :	0.0067
Robustní test shody rozptylů
Poměr rozptylů :	1.8735
Redukované stupně volnosti :	17	17
Kritická hodnota :	2.3178
Závěr :	Rozptyly jsou SHODNÉ
Pravděpodobnost :	0.1116
Test shody průměrů
pro SHODNÉ rozptyly
t-statistika :	5.3755
Počet stupňů volnosti :	124
Kritická hodnota :	1.9793
Závěr :	Průměry jsou ROZDÍLNÉ
Pravděpodobnost :	0.0000
Test shody průměrů
pro ROZDÍLNÉ rozptyly
t-statistika :	5.3755
Redukované stupně volnosti :	114
Kritická hodnota :	1.9810
Závěr :	Průměry jsou ROZDÍLNÉ
Pravděpodobnost :	0.0000
Test dobré shody rozdělení
dvouvýběrový K-S test
Diference DF :	0.6032
Kritická hodnota :	0.2420
Závěr :	Rozdělení jsou ROZDÍLNÁ